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融合词频-逆向文件频率的受限玻尔兹曼机推荐算法 被引量:9
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作者 王成 李千目 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期551-557,共7页
针对数据稀疏性导致推荐算法准确度不高的难题,提出一种融合词频-逆向文件频率(Term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)推荐算法,利用受限玻尔兹曼机构建用户项目二维... 针对数据稀疏性导致推荐算法准确度不高的难题,提出一种融合词频-逆向文件频率(Term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)推荐算法,利用受限玻尔兹曼机构建用户项目二维评分矩阵,利用余弦相似度计算方法得出初始推荐评分,最后融合词频-逆向文件频率算法生成最终推荐结果集。对MovieLens1M的电影评分数据进行实验,结果显示,该文提出的混合推荐算法的平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)和均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.6028和0.6225,比传统受限玻尔兹曼机分别提高3.22%与6.06%,也优于对照混合推荐模型的准确率。该算法能提高用户评分预测精度,进一步提升推荐质量。 展开更多
关键词 机器学习 受限玻尔兹曼机 词频-逆向文件频率 余弦相似 对比散
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无监督的问句相似度匹配方法 被引量:2
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作者 宋颖毅 叶东升 +1 位作者 王坤龙 葛志 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S02期69-72,共4页
问句语义匹配作为常用问题集(frequently asked question,FAQ)问答中的关键任务之一,其主要目的是根据用户输入问题与数据库中问题的相似度对数据库中的问题进行排序,并选择出语义相似度高的问题答案返回给用户。通过对深度学习循环神... 问句语义匹配作为常用问题集(frequently asked question,FAQ)问答中的关键任务之一,其主要目的是根据用户输入问题与数据库中问题的相似度对数据库中的问题进行排序,并选择出语义相似度高的问题答案返回给用户。通过对深度学习循环神经网络模型的研究,将双向长短期记忆网络模型(Bi-LSTM)与统计学方法(TF-IDF)相结合,使用无监督的方式学习,生成问句的向量表示,计算问句之间的语义相似度,充分利用和挖掘句子的语义信息。通过在公开百科问答集上的对比实验,表明该方法可以很好地提高问答准确性,对于问答系统的构建有着重要意义。 展开更多
关键词 常用问答 语义相似 双向长短期记忆网络 词频逆向文件频率 无监督学习
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基于广泛相似度的维吾尔语文档分类方案
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作者 如先姑力.阿布都热西提 亚森.艾则孜 年梅 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1686-1691,共6页
针对维吾尔语文档自动分类问题,提出一种基于广泛相似度度量和K-means聚类的文档分类方案。将维吾尔语文档进行预处理,通过词频-逆向文档频率(TF-IDF)算法获得关键词集合;利用提出的广泛相似度度量,通过考虑与语料库中其它文档之间的距... 针对维吾尔语文档自动分类问题,提出一种基于广泛相似度度量和K-means聚类的文档分类方案。将维吾尔语文档进行预处理,通过词频-逆向文档频率(TF-IDF)算法获得关键词集合;利用提出的广泛相似度度量,通过考虑与语料库中其它文档之间的距离,计算文档间的相似度;基于广泛相似度构建一个集群距离矩阵,获得一组基础集群;将基础集群的中心作为K-means聚类的初始中心,完成所有文档的聚类。实验结果表明,该方案具有较高的分类精度和较低的计算时间。 展开更多
关键词 维吾尔语 文档分类 广泛相似 K-MEANS聚类 词频-逆向文档频率
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基于深度特征融合的协同推荐算法 被引量:1
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作者 王成 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期460-468,共9页
深度神经网络存在数据稀疏性难题和推荐精度不高的问题,为此提出一种基于深度特征融合的协同推荐算法,通过将深度神经网络与协同过滤算法相融合来改善问题。首先利用二次多项式回归模型对用户-项目评分矩阵进行特征提取;其次利用深度神... 深度神经网络存在数据稀疏性难题和推荐精度不高的问题,为此提出一种基于深度特征融合的协同推荐算法,通过将深度神经网络与协同过滤算法相融合来改善问题。首先利用二次多项式回归模型对用户-项目评分矩阵进行特征提取;其次利用深度神经网络对所输入的潜在特征进行训练,生成用户-项目评分;最后利用词频-逆向文件频率算法所生成的推荐候选集,融合用户-项目评分并最终输出推荐结果。利用MovieLens评分数据进行实验,该文混合推荐算法的平均绝对差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.7459、0.8886,比传统深度神经网络分别提高14.143%与24.341%,也优于对照组的混合推荐模型。 展开更多
关键词 神经网络 二次多项式 词频-逆向文件频率 特征融合 相似
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基于知识图谱的商用飞机维修方案推荐系统集成建模 被引量:7
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作者 邢雪琪 丁雨童 +2 位作者 夏唐斌 潘尔顺 奚立峰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期512-521,共10页
针对我国商用飞机智能维修和数字化诊断的需求,面向非结构化故障隔离手册,提出新型BM长短期记忆网络(BM LSTM)算法.运用多数投票法融合条件随机场(CRF)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、BiLSTM CRF 3种实体识别算法,有效提高实体识别精度... 针对我国商用飞机智能维修和数字化诊断的需求,面向非结构化故障隔离手册,提出新型BM长短期记忆网络(BM LSTM)算法.运用多数投票法融合条件随机场(CRF)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、BiLSTM CRF 3种实体识别算法,有效提高实体识别精度.基于商用飞机维修故障诊断手册构建维修方案知识图谱,结合词频-逆向文件频率(TF-IDF)相似度算法与BM LSTM算法,设计商用飞机维修方案推荐系统,实现通过检索非结构化故障描述文本准确匹配到维修方案的功能.实验结果表明,利用商用飞机故障隔离手册构建知识图谱、基于所提创新方法开发的维修方案推荐系统,能够有效保证维修信息精确匹配,显著提高维修方案形成效率. 展开更多
关键词 商用飞机 故障隔离手册 BM长短期记忆网络(BM LSM) 知识图谱 词频-逆向文件频率(tf-idf)相似
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