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题名基于门控混合专家网络的实时相关推荐方法
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作者
李鹏
管紫薇
杭帆
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机构
沈阳建筑大学理学部
沈阳建筑大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第2期515-522,共8页
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基金
辽宁省高等学校科研基金项目(LJZ2022029)。
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文摘
针对传统推荐模型难以实现对同一个主题的文章连续扩展的问题,提出一种基于门控混合专家网络的实时相关推荐方法。从低维稠密向量交互、语义特征相似性和不同特征字段之间的依赖程度等多个维度捕获特征作为专家网络;通过多门控制的混合专家策略和分层注意力机制,综合考虑这些专家网络;利用最终学习到的深层特征,预测推荐评分和项目点击概率,获得用户对项目的满意度。实验结果表明,与其它基线模型对比,AUC指标最多可提高0.35%,Logloss指标最多可降低0.76%,消融实验也验证了各个部分的有效性,说明了该模型的可行性与准确性。
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关键词
实时推荐算法
多门控制的混合专家策略
注意力机制
卷积神经网络
挤压激励网络
门控网络
语义特征相似性
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Keywords
real-time recommendation algorithm
multi-gate mixture-of-experts strategy
attention mechanism
convolutional neural network
squeeze excitation network
gated network
semantic feature similarity
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于偏正结构表示的加工命名实体识别方法
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作者
王素琴
王钰珏
石敏
朱登明
李兆歆
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
中国农业科学院农业信息研究所
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期958-967,共10页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1710400)。
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文摘
制造企业积累大量的零件加工经验多以文本形式存在,如何从文本中挖掘出高质量的零件加工知识是个尚待解决的问题。针对待识别实体存在的偏正结构特征,导致实体边界界定模糊的问题,提出一种多网络协调的中文命名实体识别方法。在BERT生成字向量的过程中,通过领域自适应方法,提高字向量对工艺实体的表征能力,同时,在BiLSTM-CRF模型中引入注意力机制和多门控制的混合专家网络捕获上下文特征与实体信息。实验表明,较于当前主流的命名实体识别模型,该文提出的方法对机械零件加工实体识别的F1值达到80.15%,取得优于其他模型的最好性能。
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关键词
中文命名实体识别
机械零件加工
多门控制的混合专家网络
领域自适应
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Keywords
Chinese named entity recognition
manufacturing processes
hybrid expert network with multi-gate
domain self-adaptive
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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