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题名基于多元关系的张量分解标签推荐方法
被引量：4
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作者
曾辉
胡强
淦修修
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机构
华东交通大学信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期2907-2910,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61562027)
江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ170379)
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文摘
标签推荐的现有方法忽视了多种属性特征之间的联系,无法保证大数据环境下推荐系统的准确率。针对该问题,提出了一种基于用户聚类和张量分解的新标签推荐方法,以进一步提高标签推荐的质量。该方法首先对一些对产品具有重要影响的用户进行聚类,然后根据用户、产品、标签和产品评分之间的多元关系综合计算总权重。最后,根据聚类之后的用户群体以及多元关系的总权值构建张量并进行张量因式分解。实验与传统张量分解方法相对比,结果表明提出的方法在准确率上具有一定的提高,验证了算法的有效性。
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关键词
标签推荐
张量因子分解
权重
聚类
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Keywords
tag recommendation
tensor factorization
weight
clustering
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于稀疏表示权重张量的音频特征提取算法
被引量：5
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作者
林静
杨继臣
张雪源
李新超
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机构
茂名职业技术学院机电信息系
华南理工大学电子与信息学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1426-1429,1438,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61301300)~~
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文摘
为了更好地描述非平稳音频信号的特征,提出了一种基于Gabor字典和稀疏表示权重张量的时-频音频特征提取方法。该方法基于Gabor字典将音频信号编码为稀疏的权重向量,并进一步将权重向量中的元素重新排列为张量形式,该张量各阶分别刻画了信号的时间、频率以及时长特性,为信号的联合时-频-长表示。通过对该张量进行因子分解,将分解后得到的频率因子和时长因子拼接为音频特征。针对稀疏张量分解时容易产生过拟合的问题,提出一种自调整惩罚参数分解算法并进行了改进。实验结果显示,所提出的特征相对于传统梅尔倒谱系数(MFCC)特征、MFCC特征及匹配追踪算法(MP)求解的特征联合拼接得到的MFCC+MP特征和非均匀尺度-频率图特征对15类音效分类效果分别提升了28.0%、19.8%和6.7%。
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关键词
稀疏表示
张量因子分解
音效分类
时-频特征
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Keywords
sparse representation
tensor factorization
audio effect classification
time-frequency feature
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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