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Web-based推荐系统中的会话推荐多样性研究 被引量:2
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作者 李晶皎 孙丽梅 王骄 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第6期1265-1269,共5页
Web-based推荐系统通常用推荐的准确性来衡量推荐算法的优劣,而Web-based推荐系统中用户的浏览行为以会话为单位,因此用户会话期内推荐的多样性是评价Web-based推荐系统推荐质量的一个重要指标.提出会话推荐多样性的概念,提出了一种能... Web-based推荐系统通常用推荐的准确性来衡量推荐算法的优劣,而Web-based推荐系统中用户的浏览行为以会话为单位,因此用户会话期内推荐的多样性是评价Web-based推荐系统推荐质量的一个重要指标.提出会话推荐多样性的概念,提出了一种能够提高会话推荐多样性的融合协同过滤算法,在用户会话期内建立会话推荐列表,有效避免会话推荐树中出现推荐环路,消除会话推荐树中的重复推荐.通过Movielens数据集测试表明,提出的方法可以大幅度提高Web-based推荐系统的会话推荐多样性,同时也提高了推荐准确率. 展开更多
关键词 web-based推荐系统 会话推荐多样性 会话推荐 融合协同过滤
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基于代理生成对抗网络的服务质量感知云API推荐系统投毒攻击 被引量:1
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作者 陈真 刘伟 +3 位作者 吕瑞民 马佳洁 冯佳音 尤殿龙 《通信学报》 北大核心 2025年第3期174-186,共13页
针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对... 针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对抗网络在数据稀疏时难以有效捕捉真实用户复杂行为模式这一问题,提升虚假用户的隐蔽性。其次,引入代理模型评估生成对抗网络生成的虚假用户的攻击效果,将评估结果作为代理损失优化生成对抗网络,进而实现在兼顾虚假用户隐蔽性的同时增强攻击效果。云API服务质量数据集上的实验表明,所提方法在兼顾攻击的有效性和隐蔽性方面均优于现有方法。 展开更多
关键词 推荐系统 云API 投毒攻击 生成对抗网络 代理模型
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基于图卷积神经网络的多属性个性化航空行程推荐系统
3
作者 彭明田 王味帅 +5 位作者 田丰 李江涛 卢燕 马淑燕 朱红林 刘驰 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期628-633,共6页
航空市场的快速扩展使航班选择愈加复杂,旅客难以从海量信息中选出最佳方案。现有航空行程推荐系统多采用按价格、时间或准点率排序的静态方法,难以兼顾用户个性化需求和多联程航班组合的复杂性。针对这种情况,提出了基于图卷积神经网... 航空市场的快速扩展使航班选择愈加复杂,旅客难以从海量信息中选出最佳方案。现有航空行程推荐系统多采用按价格、时间或准点率排序的静态方法,难以兼顾用户个性化需求和多联程航班组合的复杂性。针对这种情况,提出了基于图卷积神经网络的多属性个性化航空行程推荐系统,以图结构数据处理提升推荐精度和个性化效果。该系统构建航班数据的图结构模型,细化航班关键属性,并将用户历史购票行为转化为图节点间的交互信息。通过图卷积神经网络逐层特征聚合,捕捉用户与航班属性间的高阶关系。实验结果表明,该模型有效结合用户偏好与航班静态属性,显著提高了推荐系统的性能与准确性,为用户提供更优的行程建议。 展开更多
关键词 图卷积神经网络 航空行程推荐系统 个性化推荐 多联程航班 用户行为分析
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基于大模型的服装推荐智能问答系统构建
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作者 游小荣 李淑芳 邵红燕 《毛纺科技》 北大核心 2025年第5期87-94,共8页
为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针... 为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针对服装推荐任务的优化模型;其次,对H&M个性化时尚推荐数据集中的部分数据进行向量化处理,并引入检索增强生成技术,以提升模型的准确性与透明度;最后,基于微调和检索增强生成技术设计了一套服装推荐智能问答系统。实验结果表明,相较于未进行微调与检索增强生成技术优化的基准系统,本文所构建的系统在余弦相似度、BLEU及人工评估指标上分别提升了59.74%、103.64%、22.22%;在具体问答案例分析中,本文构建系统在个性化服装推荐智能问答的细节表现上也优于ChatGPT 3.5。本文所构建的系统在服装推荐大模型应用领域具有较高的应用价值和推广潜力。 展开更多
关键词 服装推荐 大模型 个性化 问答系统 检索增强生成
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基于可解释图神经网络的可视推荐分析系统
5
作者 汤颖 周元博 孙国道 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第4期697-712,共16页
针对推荐系统中图神经网络的可解释性进行研究,从可解释模型出发,将推荐问题转换为图分类问题,利用可解释图神经网络对推荐系统进行解释,突破了以往推荐中解释多为实例级的情况,从实例级和组群级出发,探索推荐场景下的多粒度解释.另外,... 针对推荐系统中图神经网络的可解释性进行研究,从可解释模型出发,将推荐问题转换为图分类问题,利用可解释图神经网络对推荐系统进行解释,突破了以往推荐中解释多为实例级的情况,从实例级和组群级出发,探索推荐场景下的多粒度解释.另外,为了增强对解释模型提取的图模式的理解,设计了可视分析系统,以更好地理解图模式和模型解释过程,从单用户、用户群和多个用户群3个层级展开探索,便于分析人员探索图神经网络的推荐模式,从而对解释的可靠性进行验证.最后,在豆瓣电影数据集和Last-FM这2个真实数据集上应用图模式改进调整训练集,对比实验中推荐评估指标都得到了提升,从定量角度进一步证明了解释的可靠性和系统的有效性. 展开更多
关键词 可解释图神经网络 推荐系统 可视分析 可解释性
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面向推荐系统的用户兴趣建模综述
6
作者 吕学强 王夏雨 马登豪 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第21期15-29,共15页
聚焦用户兴趣建模任务,对点击意图识别和兴趣构建方法进行归纳分析,并探讨该领域现存挑战。用户兴趣建模包括点击意图识别和兴趣构建两个级联阶段。根据是否对用户点击行为涉及特征给予差异化关注,将点击意图识别方法归纳为个性化和非... 聚焦用户兴趣建模任务,对点击意图识别和兴趣构建方法进行归纳分析,并探讨该领域现存挑战。用户兴趣建模包括点击意图识别和兴趣构建两个级联阶段。根据是否对用户点击行为涉及特征给予差异化关注,将点击意图识别方法归纳为个性化和非个性化两类;根据对用户点击意图序列处理方式的不同,将兴趣构建方法划分为聚集式和生成式两类,为该领域提供清晰的研究思路。在ml-20m和Amazon_all_beauty数据集上进行实验,采用Recall、Precision、MRR和NDCG作为评价指标,验证各类兴趣构建方法的优势与不足。用户兴趣建模能够依据行为序列及其上下文信息构建兴趣表示,帮助模型学习用户行为之间的隐含关系进而实现个性化推荐服务。但是该任务仍面临一些挑战,例如个性化点击意图识别方法未充分探索一元点击意图之间的潜在关联性,兴趣构建阶段需要深刻认知兴趣多样性从而捕捉不同粒度的用户兴趣等。 展开更多
关键词 推荐系统 兴趣建模 用户点击意图
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基于信息化平台的英语个性化学习路径构建——评《大学在线英语学习个性化资源推荐系统设计与实现》
7
作者 关继东 《中国电化教育》 北大核心 2025年第10期I0008-I0008,共1页
诸如大数据、云计算、人工智能等现代信息技术在英语教学中的应用,不仅有利于优化教学模式、多元化教学媒体、情境化学习环境、趣味化学习过程、多样化评价方式,还有利于帮助学生实现个性化学习,提升学习效率。由陈耀华著的《大学在线... 诸如大数据、云计算、人工智能等现代信息技术在英语教学中的应用,不仅有利于优化教学模式、多元化教学媒体、情境化学习环境、趣味化学习过程、多样化评价方式,还有利于帮助学生实现个性化学习,提升学习效率。由陈耀华著的《大学在线英语学习个性化资源推荐系统设计与实现》一书,综合采用文献研究、专家访谈、准实验研究、机器学习等研究方法,在探讨国内外关于在线英语学习研究与发展、学习资源推荐研究与发展以及在建构在线英语学习资源个性化推荐系统框架的基础之上,重点解决了在线英语学习者模型构建问题、英语学习资源模型构建问题、在线英语学习资源个性化推荐方法设计问题、在线英语学习资源个性化推荐系统设计问题,理论价值与实用价值显著,可为基于信息化平台的英语个性化学习路径构建提供有益参考。回顾全书,其具有以下几方面价值。 展开更多
关键词 个性化学习 资源推荐系统 在线英语学习
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膳食推荐系统在健康照护领域应用的范围综述
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作者 吴晓臣 周英凤 王惠仪 《护理研究》 北大核心 2025年第17期2988-2998,共11页
目的:系统检索并筛选国内外健康服务领域膳食推荐系统相关的文献,梳理、汇总与分析膳食推荐系统的特征、算法及应用场景,为推动膳食推荐系统助力个性化营养提供依据。方法:使用主题词和自由词检索方式在中英文数据库中进行文献检索,检... 目的:系统检索并筛选国内外健康服务领域膳食推荐系统相关的文献,梳理、汇总与分析膳食推荐系统的特征、算法及应用场景,为推动膳食推荐系统助力个性化营养提供依据。方法:使用主题词和自由词检索方式在中英文数据库中进行文献检索,检索时限为数据库建库至2024年3月31日,依据Arksey and O′Malley范围综述方法学框架及Joanna Briggs Institute(JBI)证据整合手册,对纳入文献进行信息提取、汇总和分析。结果:共纳入38篇文献。5项研究针对慢性病病人或糖尿病病人进行膳食推荐,其余研究并未明确推荐人群;23项研究的推荐产品为菜谱,6项研究为食材推荐,3项研究为菜品套餐推荐;4项研究为三餐规划推荐;1项研究为食疗处方推荐,另有1项研究为零食推荐。31篇文献采用离线实验进行系统测试,10篇文献采用用户调查进行测试,1篇文献进行了预试验,1篇进行了在线实验测试。结论:推荐系统算法模型的发展从理论层面证明其推荐功能的可实现性,但相关研究仍处于起步阶段,相关报告不完善,评估体系尚未健全,未来膳食推荐系统应通过实践应用对其可用性和效果进行评价,促进膳食推荐系统赋能营养健康,助力膳食管理。 展开更多
关键词 膳食 膳食推荐 推荐系统 健康照护 范围综述
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TCPColor:基于文本到图像生成模型的中国画配色方案推荐系统
9
作者 张迪 张文安 +4 位作者 姜智德 吴爱霞 孔浩 郭显 陈为 《图学学报》 北大核心 2025年第3期520-531,共12页
传统中国绘画(国画)是中国特有的绘画形式,在其基础上探索配色方案的使用,对现代设计师探索传统艺术与现代设计理念融合有重要意义,但是基于国画知识的色彩推荐系统研究较少,尚未有基于主题、物象和意境等多维度特征提供有效的配色检索... 传统中国绘画(国画)是中国特有的绘画形式,在其基础上探索配色方案的使用,对现代设计师探索传统艺术与现代设计理念融合有重要意义,但是基于国画知识的色彩推荐系统研究较少,尚未有基于主题、物象和意境等多维度特征提供有效的配色检索和推荐的方案。为此,提出一个中国画配色方案推荐系统TCPColor,以中文文本到图像生成模型太乙为基础,使用专家标注的宋代国画数据对模型进行了微调,然后对生成图像使用视觉显著性算法、K-Means聚类和基于色彩距离的色表匹配生成了具有国画风格的配色方案,通过消融实验验证了配色方案提取方法的有效性,并通过客观色彩分析评估了生成配色方案的差异性及与国画配色方案的相似度。与国画专家和志愿者合作进行案例分析、专家评估和用户研究,证明了该研究在配色方案推荐方面的实用性。 展开更多
关键词 传统中国绘画 配色方案 色彩推荐系统 单词颜色关联 文本到图像生成
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大语言模型增强的时间注意力推荐系统
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作者 孙浩然 王欣 熊菲 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第10期221-230,共10页
为了解决传统推荐方法依赖于用户与物品的稀疏交互数据,其难以深入挖掘用户偏好背后的语义逻辑及其随时间演化的动态特征,以及大语言模型(LLM)在推荐系统中的直接应用受限于缺乏结构化交互建模与时间敏感性考虑的问题,提出了一种大语言... 为了解决传统推荐方法依赖于用户与物品的稀疏交互数据,其难以深入挖掘用户偏好背后的语义逻辑及其随时间演化的动态特征,以及大语言模型(LLM)在推荐系统中的直接应用受限于缺乏结构化交互建模与时间敏感性考虑的问题,提出了一种大语言模型增强的基于时间的推荐模型(LLATR)。LLATR旨在融合语义理解能力与用户兴趣的时间变化建模,以提升推荐精度与系统响应的个性化水平。模型设计了协同特征提取网络和时间特征建模网络,以及结合大语言模型生成的语义评分向量,通过对比学习机制,实现了多模态信息的统一建模,从而构建了具有动态适应能力的推荐框架。结果表明:在MovieLens-100 K、Kaggle-Movie这2个数据集上,LLATR的均方根误差、平均绝对误差相对于现有主流模型提升了2%~5%。进一步分析表明,LLM能够补充协同特征之外的深层语义信息,并增强推荐系统对冷启动用户、稀疏数据和复杂行为背景的适应能力,以及有效建模用户的兴趣随时间的非线性演化趋势。 展开更多
关键词 大语言模型 推荐系统 评分预测 时间注意力推荐
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融合线图的超门控图神经网络的会话推荐系统
11
作者 白杨 梅红岩 +1 位作者 袁凤源 吴帅甫 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2487-2493,共7页
针对现有的会话推荐模型无法捕捉高维度的相关性和信息传播受限问题,提出了一种会话推荐模型,利用线图神经网络结合超门控图神经网络建模复杂关系和多层次语义来获取高维度的信息。超门控图神经网络可以处理复杂的关系和依赖,而结合门... 针对现有的会话推荐模型无法捕捉高维度的相关性和信息传播受限问题,提出了一种会话推荐模型,利用线图神经网络结合超门控图神经网络建模复杂关系和多层次语义来获取高维度的信息。超门控图神经网络可以处理复杂的关系和依赖,而结合门控线图方法,可以处理不同长度的会话序列,适应不同数据类型和场景。这使得模型具有良好的泛化能力,在推荐任务中提供更准确的结果。实验结果表明,该模型在Tmall和Diginetica两个基准数据集上优于现有方法。 展开更多
关键词 会话推荐 图门控机制 超图神经网络 多层次语义关系 注意力机制 门控线图 推荐系统
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大语言模型在推荐系统中的应用 被引量:1
12
作者 李博 莫先 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期7-13,共7页
大语言模型(LLMs)在推荐系统(RS)的特征工程与特征编码、预训练与微调和提示学习等阶段发挥着关键作用。通过特征工程与特征编码,LLMs提升了推荐系统的个性化和准确性,同时优化了模型的泛化能力和适应性。研究表明,LLMs在特征工程阶段... 大语言模型(LLMs)在推荐系统(RS)的特征工程与特征编码、预训练与微调和提示学习等阶段发挥着关键作用。通过特征工程与特征编码,LLMs提升了推荐系统的个性化和准确性,同时优化了模型的泛化能力和适应性。研究表明,LLMs在特征工程阶段能够丰富用户画像和提取物品特征;在预训练与微调阶段则通过大量未标记数据训练,为下游任务部署做好准备;在提示学习阶段通过设计有效的指令和提示,提高了模型对推荐任务的理解和解决能力。文中还讨论了LLMs在推荐系统应用中面临的挑战,例如计算成本高、API依赖、数据噪声等问题,研究者正在探索优化策略。未来推荐系统的发展潜力集中在数据增强、微调效率提升、提示设计优化和可解释性增强等方面,这些综合性分析为推荐系统领域的持续发展和创新提供了坚实的理论基础。 展开更多
关键词 推荐系统 大语言模型 特征工程 预训练与微调 提示学习
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一种面向推荐系统的隐私保护图神经网络
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作者 王锟 王永 +2 位作者 张智强 刘金源 邓江洲 《计算机学报》 北大核心 2025年第5期1116-1133,共18页
近年来,图神经网络凭借强大的图数据表示学习能力,在推荐领域得到广泛应用。现有基于图神经网络的推荐系统大多依赖中心服务器集中存储用户数据并训练模型。然而,用户数据中通常蕴含着大量的敏感信息,不可信的中心服务器可能通过隐私攻... 近年来,图神经网络凭借强大的图数据表示学习能力,在推荐领域得到广泛应用。现有基于图神经网络的推荐系统大多依赖中心服务器集中存储用户数据并训练模型。然而,用户数据中通常蕴含着大量的敏感信息,不可信的中心服务器可能通过隐私攻击窃取用户数据,从而严重威胁用户的隐私权益。虽然目前针对图神经推荐系统的隐私保护研究已取得一些进展,但大多都是建立在可信第三方的假设基础之上,因此在实际应用中具有较大的局限性。此外,由于图数据的结构复杂且关联性强,传统针对关系型数据的保护方法已无法满足其隐私保护需求。针对上述问题,本文提出了一种面向图神经推荐系统的隐私保护框架PF-GNR。该框架主要由3个部分组成:本地隐私编码模块、图神经推荐模块以及隐私保护更新模块。具体而言,首先,每个用户利用本地化差分隐私技术对原始数据进行扰动和编码,以保证数据采集过程的隐私安全;其次,在模型学习阶段,服务器使用图神经网络对用户和项目之间的偏好关系进行建模;最后,服务器借助同态加密技术为训练过程提供保护并完成模型的训练任务。与现有方法相比,PF-GNR将本地化差分隐私与同态加密技术相结合,能够在无可信第三方的情况下,为用户数据提供严格的隐私保护,同时保证模型可用性。此外,PF-GNR还是一种通用的解决方案,适用于各种图神经网络模型。在3个公开数据集上进行了大量的实验。实验结果表明,与目前最优方法相比,PF-GNR的整体表现平均提升了9.2%且对隐私预算的敏感度更低,验证了该方法在隐私性与可用性之间能够实现有效平衡。 展开更多
关键词 推荐系统 图神经网络 隐私保护 本地化差分隐私 同态加密
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人工智能技术在农机产品推荐系统中的应用 被引量:1
14
作者 翟海民 魏婷 《南方农机》 2025年第2期177-179,共3页
人工智能技术大幅度提升了农机产品推荐系统的效率和准确性,为农机产品的选择和采购带来了更多便利。农机产品推荐系统是应用人工智能技术,尤其是数据挖掘和机器学习算法,为农业生产者提供个性化农业机械选择建议的智能系统。该系统的... 人工智能技术大幅度提升了农机产品推荐系统的效率和准确性,为农机产品的选择和采购带来了更多便利。农机产品推荐系统是应用人工智能技术,尤其是数据挖掘和机器学习算法,为农业生产者提供个性化农业机械选择建议的智能系统。该系统的核心功能是分析和处理农业生产相关数据,包括但不限于土壤特性、气候条件、作物种类、农业生产历史以及农机产品的性能参数等。文章探讨了人工智能技术应用于农机产品推荐系统的必要性,详细分析了人工智能技术在农机产品推荐系统中的应用。结果表明,人工智能技术极大地提高了农机产品推荐系统的准确性,实现了农机产品的精准推荐和高效采购,深受农民朋友的好评。 展开更多
关键词 人工智能技术 农机产品 推荐系统
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T-BOI:一种融合时间和行为顺序信息的序列推荐系统
15
作者 张经 周雕 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期88-95,共8页
基于用户行为建模的推荐系统被广泛应用于召回、排序等阶段,包括序列推荐、会话推荐等。在序列推荐中,可能由于过长的序列设定而引入了一些与下次行为不相关的行为记录,而基于会话的推荐则着重于中短期推荐,在捕捉长期兴趣或一般性兴趣... 基于用户行为建模的推荐系统被广泛应用于召回、排序等阶段,包括序列推荐、会话推荐等。在序列推荐中,可能由于过长的序列设定而引入了一些与下次行为不相关的行为记录,而基于会话的推荐则着重于中短期推荐,在捕捉长期兴趣或一般性兴趣上存在局限性。文中提出一种融合时间和行为顺序信息的序列推荐系统(T-BOI),从而适用于长、短期兴趣推荐。所提方法利用T-BOI中的特征表示单元模块、行为权重单元模块、行为序列表示模型、行为类别输出单元模块进行处理,得到最终预测结果。通过在公开数据集上对所提方法与部分先进模型的推荐性能进行比较,结果表明该推荐系统具有良好的推荐效果。 展开更多
关键词 序列推荐 推荐系统 多行为推荐 长短期偏好 位置编码 时间信息
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融合时间上下文信息的序列推荐系统框架
16
作者 逯暄 昝晓亮 +1 位作者 彭甫镕 颜无瑕 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期796-802,共7页
序列推荐相对于协同过滤方法在考虑用户行为顺序和个性化推荐等方面具有明显优势.然而现有的大多数序列推荐模型着重关注用户历史行为间的关系,忽略了用户兴趣随时间的演化特征,对此,本文提出了一种融合时间上下文信息的序列推荐通用学... 序列推荐相对于协同过滤方法在考虑用户行为顺序和个性化推荐等方面具有明显优势.然而现有的大多数序列推荐模型着重关注用户历史行为间的关系,忽略了用户兴趣随时间的演化特征,对此,本文提出了一种融合时间上下文信息的序列推荐通用学习框架.该框架将Tucker分解技术与注意力机制相融合,为每个用户行为分配适当的注意力权重,使模型关注对当前推荐任务更重要的时间上下文信息.此外,使用了分布鲁棒性损失函数来解决训练数据与测试数据之间可能存在的分布漂移问题.3个公开数据集上的实验结果表明,本文框架适用于不同的序列推荐模型并能提升推荐性能. 展开更多
关键词 推荐系统 序列推荐 时间上下文信息 Tucker分解 分布漂移
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基于图扩散增强的对比学习推荐系统框架
17
作者 汤家谱 李曼 +2 位作者 曹文明 杨明明 蒋明阳 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第11期3265-3274,共10页
近年来,基于图神经网络的推荐系统取得显著进展。然而,现有的自监督对比学习方法主要通过随机删除边构建增强视图,难以区分边的重要性,限制模型性能。为解决上述问题,提出一个基于图扩散的增强对比学习框架(GDACL),用于提升推荐系统在... 近年来,基于图神经网络的推荐系统取得显著进展。然而,现有的自监督对比学习方法主要通过随机删除边构建增强视图,难以区分边的重要性,限制模型性能。为解决上述问题,提出一个基于图扩散的增强对比学习框架(GDACL),用于提升推荐系统在数据稀疏和噪声环境下的表现。该方法通过图扩散机制保留边权信息,并结合多层图卷积嵌入拼接、随机特征掩码和对比学习增强特征多样性与鲁棒性;同时引入门控机制自适应融合原图与扩散图的特征表示。实验表明,GDACL在多个真实数据集上推荐准确率高于现有主流方法,具备更强的鲁棒性和泛化能力。消融实验进一步验证了门控控制机制、随机特征掩码以及原始图与扩散图之间的对比学习对性能提升的贡献。 展开更多
关键词 推荐系统 对比学习 数据增强 门控机制
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发射场指显系统信息主动流转推荐模型
18
作者 韩晓东 淮晓永 +3 位作者 郭金磊 顾梓仪 周淦 蒯亮 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第4期79-84,共6页
针对航天发射任务数据海量迸发,指挥员难以在关键时刻快速准确的辨识有效信息,影响发射任务指挥效率的现状,通过分析发射场任务指挥流程,建立发射任务时间-事件轴,统筹考虑指显系统用户的任务使命、指显行为特征、用户相似度,构建基于... 针对航天发射任务数据海量迸发,指挥员难以在关键时刻快速准确的辨识有效信息,影响发射任务指挥效率的现状,通过分析发射场任务指挥流程,建立发射任务时间-事件轴,统筹考虑指显系统用户的任务使命、指显行为特征、用户相似度,构建基于角色使命的信息流转和用户画像的个性化信息推荐方法,形成信息主动流转推荐模型。为指显系统升级换代和指挥发射效能的提高提供支撑。 展开更多
关键词 指显系统 指挥决策 角色指挥 推荐模型 发射场
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基于多次本地更新的联邦推荐系统防御方案
19
作者 邓振宇 刘影 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2233-2239,共7页
为保护联邦推荐系统免受梯度反演攻击所造成的隐私泄露问题,提出了一种在联邦动量梯度下降中引入多次本地更新的联邦学习防御方案。该方案使用本地更新的方式来破坏上传梯度与攻击者已知的模型参数之间的关联,从而提高梯度反演攻击的难... 为保护联邦推荐系统免受梯度反演攻击所造成的隐私泄露问题,提出了一种在联邦动量梯度下降中引入多次本地更新的联邦学习防御方案。该方案使用本地更新的方式来破坏上传梯度与攻击者已知的模型参数之间的关联,从而提高梯度反演攻击的难度,同时使用联邦动量梯度下降来缓解本地更新导致的收敛速度下降的问题。实验结果表明,所提方案能够帮助联邦推荐系统抵御各类梯度反演攻击,且不会对联邦推荐系统的性能造成过多的负面影响。 展开更多
关键词 联邦学习 推荐系统 梯度反演 隐私保护 信息安全 差分隐私 数据孤岛
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基于产量反应和农学效率的推荐施肥方法——NE(养分专家)系统
20
《中国农村科技》 2025年第10期14-14,共1页
近年来,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所面向国家和产业需求,通过“稳定四技开发,做强工程咨询,创新质检服务、加快技术转让、提升转化质量”等措施,不断优化“凝聚共识、完善制度、述选队伍、孵化成果、打造品牌”的转化体系,... 近年来,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所面向国家和产业需求,通过“稳定四技开发,做强工程咨询,创新质检服务、加快技术转让、提升转化质量”等措施,不断优化“凝聚共识、完善制度、述选队伍、孵化成果、打造品牌”的转化体系,持续推动创新成果转化和服务模式,加快形成新质生产力。围绕土壤肥料、遥感与智慧农业、环境与微生物和规划咨询等优势学科领域,培育打造了一大批国际领先的技术产品,为推动农业现代化进程、保障国家粮食安全、促进生态环境可持续发展以及助力乡村振兴战略实施提供了坚实有力的科技支撑。 展开更多
关键词 推荐施肥方法 土壤肥料 NE系统
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