随着互联网技术的发展以及社交网络的扩大,网络平台已经成为人们获取信息的一个重要途径。标签的引入提升了信息分类及检索效率。同时,标签推荐系统的出现不仅方便了用户输入标签,还提高了标签的质量。传统的标签推荐算法通常只考虑标...随着互联网技术的发展以及社交网络的扩大,网络平台已经成为人们获取信息的一个重要途径。标签的引入提升了信息分类及检索效率。同时,标签推荐系统的出现不仅方便了用户输入标签,还提高了标签的质量。传统的标签推荐算法通常只考虑标签和项目两个主体,而忽略了用户在选择标签时个人意图所起到的重要作用。由于在标签推荐系统中标签最终由用户确定,因此用户的偏好在标签推荐中起着关键作用。为此,引入用户作为主体,并结合用户发布的历史帖子的先后顺序,将标签推荐任务建模为更加符合真实场景的序列标签推荐任务。提出了一种基于MLP的序列标签推荐方法(MLP for Sequential Tag Recommendation, MLP4STR),该方法显式地建模用户偏好用于引导整体标签推荐。MLP4STR采用一种跨特征对齐的MLP序列特征提取框架,将文本和标签的特征对齐,获取用户的历史帖子信息和历史标签信息中隐含的用户动态兴趣。最后,结合帖子内容和用户偏好进行标签推荐。在4个真实世界的数据集上得到的实验结果表明,MLP4STR能够有效地学习序列标签推荐中的用户历史行为序列的信息,其中,评价指标F1@5较最优的对比算法有显著提升。展开更多
为有效解决多维时间序列(multivariate time series, MTS)无监督异常检测模型中自编码器模块容易拟合异常样本、正常MTS样本对应的隐空间特征可能被重构为异常MTS的问题,设计一种具有三重生成对抗的MTS异常检测模型。以LSTM自编码器为...为有效解决多维时间序列(multivariate time series, MTS)无监督异常检测模型中自编码器模块容易拟合异常样本、正常MTS样本对应的隐空间特征可能被重构为异常MTS的问题,设计一种具有三重生成对抗的MTS异常检测模型。以LSTM自编码器为生成器,基于重构误差生成伪标签,由判别器区分经伪标签过滤后的重构MTS和原始MTS;采用两次对抗训练将LSTM自编码器的隐空间约束为均匀分布,减少LSTM自编码器隐空间特征重构出异常MTS的可能性。多个公开MTS数据集上的实验结果表明,T-GAN能在带有污染数据的训练集上更好学习正常MTS分布,取得较高的异常检测效果。展开更多
文摘随着互联网技术的发展以及社交网络的扩大,网络平台已经成为人们获取信息的一个重要途径。标签的引入提升了信息分类及检索效率。同时,标签推荐系统的出现不仅方便了用户输入标签,还提高了标签的质量。传统的标签推荐算法通常只考虑标签和项目两个主体,而忽略了用户在选择标签时个人意图所起到的重要作用。由于在标签推荐系统中标签最终由用户确定,因此用户的偏好在标签推荐中起着关键作用。为此,引入用户作为主体,并结合用户发布的历史帖子的先后顺序,将标签推荐任务建模为更加符合真实场景的序列标签推荐任务。提出了一种基于MLP的序列标签推荐方法(MLP for Sequential Tag Recommendation, MLP4STR),该方法显式地建模用户偏好用于引导整体标签推荐。MLP4STR采用一种跨特征对齐的MLP序列特征提取框架,将文本和标签的特征对齐,获取用户的历史帖子信息和历史标签信息中隐含的用户动态兴趣。最后,结合帖子内容和用户偏好进行标签推荐。在4个真实世界的数据集上得到的实验结果表明,MLP4STR能够有效地学习序列标签推荐中的用户历史行为序列的信息,其中,评价指标F1@5较最优的对比算法有显著提升。
文摘为有效解决多维时间序列(multivariate time series, MTS)无监督异常检测模型中自编码器模块容易拟合异常样本、正常MTS样本对应的隐空间特征可能被重构为异常MTS的问题,设计一种具有三重生成对抗的MTS异常检测模型。以LSTM自编码器为生成器,基于重构误差生成伪标签,由判别器区分经伪标签过滤后的重构MTS和原始MTS;采用两次对抗训练将LSTM自编码器的隐空间约束为均匀分布,减少LSTM自编码器隐空间特征重构出异常MTS的可能性。多个公开MTS数据集上的实验结果表明,T-GAN能在带有污染数据的训练集上更好学习正常MTS分布,取得较高的异常检测效果。
