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基于多视图融合跨层对比学习的推荐算法被引量：2: 1; 作者顾嘉静杨丹 +1 位作者聂铁铮寇月《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期120-128,共9页; 现有基于图对比学习的推荐模型在图数据增强方面通常只采用一种视图增强方法,忽略了单一方法存在的局限性,在对比学习方面通常只对比同一节点的一对视图,未充分利用各个视图不同的层嵌入。为此,提出一种基于多视图融合跨层对比学习的推... 展开更多; 关键词图神经网络对比学习视图增强多视图融合推荐算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于信任关系重建和社交网络传递的推荐算法被引量：10: 2; 作者刘慧婷熊瑞瑞赵鹏《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期174-179,共6页; 传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏和可用用户偏好信息有限的问题。针对数据稀疏问题和联系不可靠现象对传统社交网络推荐带来的影响,提出一种在信任关系重建和社交网络传递基础上的推荐算法。引入去伪存真方法避免联系不可靠现象,根... 展开更多; 关键词信任关系社交网络预备朋友二端分布函数推荐算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

国家审计促进公共支出效率的路径与机理——基于中国省级面板数据的实证分析被引量：54: 3; 作者郑石桥梁思源《审计与经济研究》 CSSCI 北大核心 2018年第2期29-38,共10页; 提高公共支出效率是建立现代财政制度的题中之意。围绕国家审计提高公共支出效率这一主题,构建国家审计提高公共支出效率的理论框架,并基于投入导向的超效率DEA模型测算2008—2013年中国各省份的公共支出效率,运用Tobit模型进行数据检验... 展开更多; 关键词国家审计公共支出效率审计揭示功能审计处理处罚功能审计建议功能协同效应; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于内容的战场信息分发系统研究被引量：6: 4; 作者雷伟斌谢海松 +1 位作者薛建强刘国永《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第6期90-93,97,共5页; 战场信息的按需分发技术是战场信息服务的关键技术。针对目前战场信息按需共享能力不足的问题,通过分析作战用户的信息需求特点,建立了一个基于内容的信息分发系统模型,并对战场信息的元数据描述、信息需求模型的构建以及信息推荐等系... 展开更多; 关键词信息分发信息需求发布/订阅信息推荐; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的多交互混合推荐模型被引量：23: 5; 作者李同欢唐雁刘冰《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期135-141,共7页; 传统的推荐系统中,基于矩阵分解的协同过滤方法只考虑单一的评分信息,而且作为浅层模型无法学习到更深层次的特征信息。提出一种基于深度学习的多交互混合推荐模型,通过深度学习模型融合更多的辅助信息作为输入,能够缓解数据的稀疏性问... 展开更多; 关键词协同过滤深度学习辅助信息多层交互神经网络推荐系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多视图融合跨层对比学习的推荐算法被引量：2: 1; 作者顾嘉静杨丹聂铁铮寇月; 机构辽宁科技大学计算机与软件工程学院东北大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期120-128,共9页; 基金国家自然科学基金(62072084,62072086) 辽宁省教育厅科学研究项目(LJKMZ20220646)。; 文摘现有基于图对比学习的推荐模型在图数据增强方面通常只采用一种视图增强方法,忽略了单一方法存在的局限性,在对比学习方面通常只对比同一节点的一对视图,未充分利用各个视图不同的层嵌入。为此,提出一种基于多视图融合跨层对比学习的推荐算法框架(MFCCL)。MFCCL分别使用随机边丢弃和随机添加噪声的增强方法构建2个全局视图,使用奇异值分解的方法构建局部视图,通过3种不同的视图增强方法构造全局和局部共3个视图,以实现有效的用户表示。同时,提出一种新的多视图融合跨层对比学习方法,该方法将2个全局视图不同的层嵌入通过平行和交叉2种方式进行融合后作对比,以获取更多的特征信息。将多视图融合跨层对比学习与全局-局部视图对比学习相结合,联合优化模型,从而提升推荐性能。在Yelp、Tmall和Amazon-book这3个公开数据集上进行实验,结果表明,MFCCL在推荐任务中具有有效性和可行性,相较于对比模型中性能最优的基线模型SimGCL,MFCCL在3个数据集中的Recall@20增益分别达到15.0%、13.3%和28.7%,NDCG@20值分别提升14.3%、13.2%和29.6%。; 关键词图神经网络对比学习视图增强多视图融合推荐算法; Keywords Graph Neural Network(GNN) contrastive learning view enhancement multi-view fusion recommen‐dation algorithm; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于信任关系重建和社交网络传递的推荐算法被引量：10: 2; 作者刘慧婷熊瑞瑞赵鹏; 机构安徽大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期174-179,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61202227) 安徽省自然科学基金资助项目(1408085MF122); 文摘传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏和可用用户偏好信息有限的问题。针对数据稀疏问题和联系不可靠现象对传统社交网络推荐带来的影响,提出一种在信任关系重建和社交网络传递基础上的推荐算法。引入去伪存真方法避免联系不可靠现象,根据用户所建立的联系规模改进用户相似度计算公式提高去伪存真准确度。定义预备朋友的概念,为用户推荐预备朋友解决数据稀疏问题。在重建的信任关系上利用社交网络的传递性进行预测评分,并定义二端分布函数调节预测评分提高推荐准确度。在数据集Epinion上进行实验,结果表明,该算法能减小数据稀疏和联系不可靠现象对推荐结果的负面影响,有效降低预测结果的平均绝对误差,提高推荐的准确度。; 关键词信任关系社交网络预备朋友二端分布函数推荐算法; Keywords trust relationship social network probationary friend two-terminal distribution function recommen dation algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名国家审计促进公共支出效率的路径与机理——基于中国省级面板数据的实证分析被引量：54: 3; 作者郑石桥梁思源; 机构南京审计大学审计科学研究院南京审计大学政府审计学院; 出处《审计与经济研究》 CSSCI 北大核心 2018年第2期29-38,共10页; 基金全国会计科研课题重点项目(2015KJA019) 江苏高校优势学科建设工程二期项目(PAPD) 南京审计大学2016年度学术学位研究生科研创新计划项目(MG2016002); 文摘提高公共支出效率是建立现代财政制度的题中之意。围绕国家审计提高公共支出效率这一主题,构建国家审计提高公共支出效率的理论框架,并基于投入导向的超效率DEA模型测算2008—2013年中国各省份的公共支出效率,运用Tobit模型进行数据检验,结果显示:国家审计通过审计揭示功能、审计处理处罚功能与审计建议功能之间的协同作用对公共支出效率产生积极影响,共同提升公共支出效率。因此,国家审计机关要在揭露违法违规问题、进行处理处罚的基础上,重点挖掘体制、机制和制度层面的原因,提出高质量的审计建议并推动其实施,共同促进公共支出的效率效果。; 关键词国家审计公共支出效率审计揭示功能审计处理处罚功能审计建议功能协同效应; Keywords national audit public expenditure efficiency audit revealing function audit punitive function audit recommendation function synergistic effect; 分类号 F239.44 [经济管理—会计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于内容的战场信息分发系统研究被引量：6: 4; 作者雷伟斌谢海松薛建强刘国永; 机构北方自动控制技术研究所; 出处《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第6期90-93,97,共5页; 文摘战场信息的按需分发技术是战场信息服务的关键技术。针对目前战场信息按需共享能力不足的问题,通过分析作战用户的信息需求特点,建立了一个基于内容的信息分发系统模型,并对战场信息的元数据描述、信息需求模型的构建以及信息推荐等系统实现的关键技术进行了研究。与其他传统信息分发系统相比,基于内容的信息分发系统能更好满足海量战场信息精准、按需共享的需求。; 关键词信息分发信息需求发布/订阅信息推荐; Keywords information dissemination information needs publish/subscribe information recommen-dation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] E917 [军事]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的多交互混合推荐模型被引量：23: 5; 作者李同欢唐雁刘冰; 机构西南大学计算机与信息科学学院达州职业技术学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期135-141,共7页; 基金四川省教育厅自然科学重点项目(No.18ZA0217) 中央高校基本科研业务费专项资金(No.XDJK2015C110) +1 种基金教育部"春晖计划"资助项目(No.Z2011149); 文摘传统的推荐系统中,基于矩阵分解的协同过滤方法只考虑单一的评分信息,而且作为浅层模型无法学习到更深层次的特征信息。提出一种基于深度学习的多交互混合推荐模型,通过深度学习模型融合更多的辅助信息作为输入,能够缓解数据的稀疏性问题;利用多层交互的非线性网络结构去学习更抽象、稠密的深层次特征表示;通过对用户和项目的隐表示进行多次内积交互获得不同层次的特征表示结果;聚合所有的交互结果进行预测。在Movieles latest 100K数据集上进行实验,采用RMSE指标进行评估,结果表明所提模型在推荐效果上有所提升。; 关键词协同过滤深度学习辅助信息多层交互神经网络推荐系统; Keywords collaborative filtering deep learning auxiliary information multi-interaction neural network recommen-dation system; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多视图融合跨层对比学习的推荐算法	顾嘉静杨丹聂铁铮寇月	《计算机工程》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于信任关系重建和社交网络传递的推荐算法	刘慧婷熊瑞瑞赵鹏	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2016	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	国家审计促进公共支出效率的路径与机理——基于中国省级面板数据的实证分析	郑石桥梁思源	《审计与经济研究》 CSSCI 北大核心	2018	54	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于内容的战场信息分发系统研究	雷伟斌谢海松薛建强刘国永	《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于深度学习的多交互混合推荐模型	李同欢唐雁刘冰	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2019	23	在线阅读下载PDF 职称材料