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题名基于自适应增强的多视图对比推荐算法
被引量：1
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作者
姚迅
王海鹏
胡新荣
杨捷
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机构
武汉纺织大学计算机与人工智能学院
伍伦贡大学工程与信息科学学院
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出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第5期103-113,共11页
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文摘
近年来,基于神经网络架构的推荐系统取得了显著成功,但在处理富含流行偏见和交互噪声的数据时,未能达到期望的效果。对比学习作为一种从无标记数据中学习的新兴技术备受关注,为解决这一问题提供了潜在方案。提出一种端到端的图对比推荐算法AMV-CL。首先,基于节点的潜在表征构建用户-项目交互图的互补图;其次,引入自适应增强技术,分别从节点和边缘角度生成多视图数据,并通过重参数化网络调整图结构;最后,规范化对比损失中锚节点的正样本来源,同时利用多视图对比损失来学习用户/项目的潜在表征。在公共数据集上的实验结果显示,相较于最优基准方法SimGCL,AMV-CL在评价指标Recall@20和NDCG@20上的提升最高可达到12.03%和12.64%,表明所提方法能够有效提升推荐性能。
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关键词
图神经网络
推荐系统
多视图
对比学习
自适应增强
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Keywords
Graph Neural Network(GNN)
recommendation system
multi-view
contrastive learning
adaptive augmentation
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名厚类金刚石碳基薄膜的制备及摩擦与腐蚀性能的表征
被引量：6
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作者
李安
李霞
王云锋
张广安
万善宏
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机构
兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
中国科学院兰州化学物理研究所固体润滑国家重点实验室
伍伦贡大学工程与信息科学学院
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出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期253-261,共9页
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基金
国家自然科学基金(11564024)~~
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文摘
目的设计多层掺Si交替沉积的厚DLC薄膜,改善SUS304不锈钢的耐磨性与耐蚀性,拓展其使用范围。方法使用等离子增强化学气相沉积(PECVD)技术,在C_2H_2-SiH_4气氛中,通过Si_x-DLC与Si_y-DLC交替沉积的制备方法,以SUS304不锈钢为基底,制备了厚度为20.0、34.9、41.6μm的三种不同调制比(1∶5、1∶1、4∶1)的厚类金刚石碳基薄膜。利用扫描电子显微镜、原子力显微镜、拉曼光谱、纳米压痕仪、RST3划痕仪,分析了厚DLC薄膜的微观结构与力学性能。利用CSM摩擦磨损试验机评价厚DLC薄膜的摩擦学性能,并用能谱仪对磨斑成分进行分析。利用电化学工作站分析厚DLC薄膜的腐蚀行为,并用扫描电镜观察腐蚀形貌。结果厚DLC薄膜结构致密,强化效果明显,硬度最高达13.8GPa,结合力在21～29N范围内。SUS304不锈钢的摩擦系数在跑和阶段急速升高至0.5,随着滑动次数的增加,呈上升趋势,1 h后,磨损率无法用轮廓仪测量。厚DLC薄膜在低载荷与高载荷下的摩擦系数始终保持在0.05～0.2之间,磨损率低至9.4×10^(-17) mm^3/(N·m)。电化学测试表明,SUS304不锈钢的腐蚀电位为-0.49V,腐蚀电流密度为1.46×10^(-6) A/cm^2。与SUS304不锈钢相比,三种厚度的DLC薄膜腐蚀电位正移、极化电阻升高,腐蚀电流密度最大可降低3个数量级。结论厚DLC薄膜的应用可以有效降低摩擦磨损,腐蚀倾向相比于不锈钢明显降低,具有良好的耐腐蚀性。
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关键词
SUS304不锈钢
厚DLC薄膜
耐磨损
耐腐蚀
掺Si
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Keywords
SUS304 stainless steel
thick diamond-like carbon films
wear resistant
corrosion resistance
Si-doped
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分类号
TG174.442
[金属学及工艺—金属表面处理]
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