基于属性密码体制的区块链安全技术研究进展 被引量：21

1

作者 陈露 相峰 孙知信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期192-200,共9页

区块链是一种集合了分布式存储、点对点传输、共识机制、密码学算法和智能合约等关键技术的分布式账本,具有去中心化、不可篡改、透明化等特性.近年来区块链技术的安全性问题逐渐显露,阻碍了区块链应用的发展.本文介绍了区块链的基本概... 区块链是一种集合了分布式存储、点对点传输、共识机制、密码学算法和智能合约等关键技术的分布式账本,具有去中心化、不可篡改、透明化等特性.近年来区块链技术的安全性问题逐渐显露,阻碍了区块链应用的发展.本文介绍了区块链的基本概念与安全模型,分析了区块链的安全性问题;然后,基于属性密码体制,从访问控制、密钥管理、数据隐私保护这三个方面分析了区块链安全技术的各类研究,论述了主要的解决方案的特点;最后,总结了基于属性密码体制的区块链安全技术研究进展,并对未来的研究工作进行了讨论. 展开更多

关键词 区块链安全 密码学 属性加密 属性签名

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基于相关性传输模型的无线链路质量估计方法及路由优化算法 被引量：10

2

作者 孟超 周倩 +2 位作者 郭林 王攀 孙知信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2409-2424,共16页

在无线传感网中,无线链路数据传输不是独立的,而是存在较强的相关性.在链路相关性条件下,无线链路传输质量往往依靠直接测量法获取结果,但是直接测量的结果不够精确,存在较大误差,而路由算法总是依据链路传输质量选择最优的传输路径,因... 在无线传感网中,无线链路数据传输不是独立的,而是存在较强的相关性.在链路相关性条件下,无线链路传输质量往往依靠直接测量法获取结果,但是直接测量的结果不够精确,存在较大误差,而路由算法总是依据链路传输质量选择最优的传输路径,因此直接导致路由选择算法的结果错误.本文基于无线链路数据相关性传输提出改进架构,该架构利用贝努利采样理论,确保对无线链路传输质量的精确估计,使得链路质量估计能够达到高精度的要求.在此基础上,本文提出了路由选择优化算法,该算法依据无线链路的传输质量,找出从所有的感知节点到sink的最优数据传输路径,确保无线链路的数据传输所消耗的能量达到最小值.实验结果表明,本文提出的架构在精确度和能量消耗等方面,都要优于已有的优化算法. 展开更多

关键词 物联网 无线传感网 优化算法 链路质量

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深度分类网络研究及其在智能视频监控系统中的应用 被引量：6

3

作者 孙宁 陈梁 +1 位作者 韩光 李晓飞 《电光与控制》 北大核心 2015年第9期77-82,共6页

研究了深度分类网络在道路交通典型目标分类中的应用,使用原始灰度图、HOG特征直方图、Canny边缘图与本征特征等多种目标表征方法与深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)相结合构建深度分类网络实现对行人、骑车人、车辆和其他4种典... 研究了深度分类网络在道路交通典型目标分类中的应用,使用原始灰度图、HOG特征直方图、Canny边缘图与本征特征等多种目标表征方法与深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)相结合构建深度分类网络实现对行人、骑车人、车辆和其他4种典型道路交通目标的分类功能。为了配合基于DBN的深度人车分类网络的训练,建立了称为NUPTERC的典型道路目标图像库,给出了建库的规则和方法,利用NUPTERC图像库构建实验对深度分类网络进行测试,并与其他典型人车分类方法进行了比较。证明深度分类网络在满足实时性的条件下,可以获得令人满意的分类正确率。最后,将基于DBN5Canny的人车分类算法应用于智能视频分析云平台,实现了对道路上的典型目标实时、精确的统计和分类功能。 展开更多

关键词 目标分类 深度置信网络 特征提取 智能视频监控系统

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非限制环境下的低秩协同人脸性别识别研究 被引量：5

4

作者 孙宁 郭行 +1 位作者 刘佶鑫 韩光 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第11期1790-1800,共11页

人脸性别识别是计算机视觉和机器学习的热门研究课题,但目前大多数的人脸性别识别算法对自然环境下的图像进行识别的效果并不理想,识别正确率与实际应用差距较大。采用低秩分解和协同表示来提高人脸性别识别的正确率和鲁棒性。在提取特... 人脸性别识别是计算机视觉和机器学习的热门研究课题,但目前大多数的人脸性别识别算法对自然环境下的图像进行识别的效果并不理想,识别正确率与实际应用差距较大。采用低秩分解和协同表示来提高人脸性别识别的正确率和鲁棒性。在提取特征前采用低秩分解配准未对齐的图像并降低污染和噪声的影响,使得提取的特征能够很好地反映图像原有的信息。识别环节采用稀疏表示的改进算法—协同表示,其使用l2范数替代l1范数优化问题易于求解。在实验中,选用AR,CAS-PEAL和You Tube三种数据库对算法进行测试,结果表明本算法性能与其他主流算法相比有明显优势。 展开更多

关键词 人脸性别识别 低秩分解 协同表示

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基于区块链大数据的新发重大传染疾病防控研究综述 被引量：13

5

作者 孙知信 徐玉华 +1 位作者 陈露 刘晨磊 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2020年第5期196-203,共8页

新发重大传染疾病严重威胁人民生命健康安全,阻碍社会经济发展,其防控已成为当前的研究热点。文中首先对我国现有的新发重大传染疾病防控技术与策略进行了研究。其次,结合目前新发重大传染疾病防控技术与策略面临的问题,综述了大数据与... 新发重大传染疾病严重威胁人民生命健康安全,阻碍社会经济发展,其防控已成为当前的研究热点。文中首先对我国现有的新发重大传染疾病防控技术与策略进行了研究。其次,结合目前新发重大传染疾病防控技术与策略面临的问题,综述了大数据与区块链技术在新发重大传染疾病防控过程中的应用研究进展。最后,从监测、预警和应对3个方面,总结了新发重大传染疾病防控技术发展中面临的挑战,指明了未来的相关研究方向。 展开更多

关键词 新发重大传染疾病 大数据 区块链 传染疾病预防 传染疾病控制

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动力学参数化可视化仿真软件研究与设计 被引量：5

6

作者 杨新民 杨海根 《电子测量技术》 2016年第12期15-20,26,共7页

为解决诸如导弹、多管火箭、火炮等武器系统在方案设计、优化迭代过程中缺少专用的针对动力学参数化仿真软件的问题,研究了多体系统动力学参数化软件理论与技术,开发了多体系统动力学参数化仿真与分析软件。软件集参数化建模、求解、结... 为解决诸如导弹、多管火箭、火炮等武器系统在方案设计、优化迭代过程中缺少专用的针对动力学参数化仿真软件的问题,研究了多体系统动力学参数化软件理论与技术,开发了多体系统动力学参数化仿真与分析软件。软件集参数化建模、求解、结果可视化功能于一体,通过融合CAD建模方法和多体系统动力学理论,解决了CAD和CAE双向参数驱动,实现了几何模型和动力学模型设计参数无缝传递,为机械系统设计过程中的方案论证、模型优化、方案调整、试验规划、故障诊断等各个阶段提供了一种高精度仿真和方案快速优化设计的手段和数字化工具。 展开更多

关键词 多体系统动力学 发射动力学 参数化仿真 可视化仿真 CAD 虚拟设计

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基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法 被引量：11

7

作者 李生辉 李晓飞 +1 位作者 宋璋晗 王必祥 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第1期120-131,共12页

针对复杂场景下合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像船舶目标像素尺度差异大和船舶密集排列造成目标漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法。对于YOLOv5的颈部网络,采用双向特征金字塔结构(Bi-dir... 针对复杂场景下合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像船舶目标像素尺度差异大和船舶密集排列造成目标漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法。对于YOLOv5的颈部网络,采用双向特征金字塔结构(Bi-directional feature pyramid network, BiFPN)提升网络多尺度特征融合能力,并在其自下而上的特征融合支路中,基于深度可分离卷积(Depthwise separable convolution, DSC)和通道MLP构建EC-MLP(Enhanced channel-MLP)模块,从而丰富语义信息,提供更充分的船舶目标上下文特征;引入全局注意力机制(Global attention mechanism, GAM),使网络对输入特征进行针对性提取并运算,减少网络的信息丢失;此外,使用SIoU损失函数进一步提高网络的训练收敛速度和检测精度。在SSDD和HRSID数据集上与其他8种方法(Faster R-CNN、Libra R-CNN、FCOS、YOLOv5s、PP-YOLOv2、YOLOX-s、PP-YOLOE-s和YOLOv7-tiny)进行对比实验。实验结果表明:改进后算法在SSDD数据集上的AP50达到了96.7%,在HRSID数据集上AP50达到了95.6%,优于对比方法。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 船舶目标检测 双向特征金字塔网络 深度可分离卷积 全局注意力机制

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基于BERT的电机领域中文命名实体识别方法 被引量：18

8

作者 顾亦然 霍建霖 +2 位作者 杨海根 卢逸飞 郭玉雯 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期78-83,92,共7页

针对电机领域实体识别精度较低的问题,提出一种融合BERT预训练语言模型的中文命名实体识别方法。利用BERT预训练语言模型增强字的语义表示并按照上下文特征动态生成字向量,将字向量序列输入双向长短期记忆神经网络进行双向编码,同时通... 针对电机领域实体识别精度较低的问题,提出一种融合BERT预训练语言模型的中文命名实体识别方法。利用BERT预训练语言模型增强字的语义表示并按照上下文特征动态生成字向量,将字向量序列输入双向长短期记忆神经网络进行双向编码,同时通过条件随机场算法标注出实体识别结果。根据电机文本特点对自建数据集进行标注,并将电机领域实体划分为实物、特性描述、问题/故障、方法/技术等4个类别。实验结果表明,与基于Bi LSTM-CRF、Bi LSTM-CNN和Bi GRU的实体识别方法相比,该方法具有更高的准确率、召回率和F1值,并且有效解决了电机领域命名实体识别任务中标注数据不足及实体边界模糊的问题。 展开更多

关键词 命名实体识别 BERT预训练语言模型 电机领域 深度学习 迁移学习

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非结构环境理解综述 被引量：4

9

作者 韩光 孙宁 +1 位作者 李晓飞 赵春霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第8期2248-2253,2262,共7页

主要从特征提取信息和所使用传感器的角度分析了非结构环境理解的研究现状,从地形分类和障碍物检测两个方面对目前的研究工作进行了分析和比较,指出了目前这些工作面临的难题和今后的研究方向。

关键词 非结构环境理解 地形分类 障碍物检测

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基于可信群划分及评估值波动性和一致性的可信评估模型 被引量：3

10

作者 殷安生 张顺颐 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2014年第3期101-105,共5页

提出一种基于兴趣相似度的可信群划分策略。将全局评估转化为群内评估,既解决了评估消息集聚的问题,又区分了不同兴趣域内的评估结果,提高了系统的服务成功率。同时提出一种结合评估值波动性和一致性的权重计算方法。仿真结果表明,新模... 提出一种基于兴趣相似度的可信群划分策略。将全局评估转化为群内评估,既解决了评估消息集聚的问题,又区分了不同兴趣域内的评估结果,提高了系统的服务成功率。同时提出一种结合评估值波动性和一致性的权重计算方法。仿真结果表明,新模型能抵抗各类恶意节点,且比以往的模型服务成功率更高。 展开更多

关键词 可信群 兴趣相似度 权重 波动性 一致性

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结合注意力机制与时空特征融合的长时程行为识别方法 被引量：2

11

作者 孙宁 郝一嘉 +2 位作者 宦睿智 刘佶鑫 韩光 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第8期1051-1058,1145,共9页

为了建立基于视频行为识别的长时程图像序列的时空信息模型,文章提出了一种嵌入注意力的时空特征融合网络(attention-embedded spatial-temporal feature fusion network,ASTFFN)的深度神经网络模型。ASTFFN将一个包含动作的长时程图像... 为了建立基于视频行为识别的长时程图像序列的时空信息模型,文章提出了一种嵌入注意力的时空特征融合网络(attention-embedded spatial-temporal feature fusion network,ASTFFN)的深度神经网络模型。ASTFFN将一个包含动作的长时程图像序列分割成多个重叠的片段,并使用一个注意力嵌入特征提取网络(attention-embedded feature extraction network,AFEN)从每个片段中的RGB图像或光流图像中提取经过注意力加权的时空特征,进而融合每个片段的时空加权特征,生成行为识别的视频级预测。基于UCF101和HMDB51行为识别数据库进行了大量的实验,验证了方法的有效性。与目前主流的行为识别算法相比,该文方法在识别精度上取得了较好的效果。 展开更多

关键词 注意力机制 时空特征融合 动作识别

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基于并行空频注意力引导的任务感知目标跟踪算法 被引量：1

12

作者 韩光 刘旭辉 +2 位作者 刘佶鑫 孙海安 孙宁 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2022年第1期62-72,共11页

现有孪生网络目标跟踪器已表现出不错的性能,但对于复杂场景中存在的相似目标误检以及包围框偏移等问题,表现却仍不尽如人意。针对此问题,文中提出了一种新的两阶段孪生目标跟踪算法,该算法由目标提议阶段与任务感知验证阶段组成。第一... 现有孪生网络目标跟踪器已表现出不错的性能,但对于复杂场景中存在的相似目标误检以及包围框偏移等问题,表现却仍不尽如人意。针对此问题,文中提出了一种新的两阶段孪生目标跟踪算法,该算法由目标提议阶段与任务感知验证阶段组成。第一阶段结合并行空频注意力模块,充分挖掘目标图像的表观特征,增强目标的抗相似物体干扰能力,提高鲁棒性。第二阶段针对检测任务中分类回归任务的差异,对目标分类和位置回归进行任务感知验证,分别获得适用于分类和回归的精准候选框,得到候选目标的识别得分及位置精调。此外,针对训练与测试任务中分类回归计算冲突问题,以及分类回归任务对于正负样本计算存在数量、对象偏差问题,采用GFocal Loss对损失函数进行优化以解决以上问题。实验证明,文中算法在有效性、可靠性以及预期平均重叠率上获得了较大的性能提升,并满足实时跟踪要求。 展开更多

关键词 目标跟踪 孪生网络 并行空频注意力 任务感知

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基于分类字典学习的遥感图像超分辨率方法 被引量：1

13

作者 王超 孙权森 +2 位作者 刘佶鑫 贺金平 张从梅 《航天返回与遥感》 北大核心 2015年第6期72-79,共8页

传统的超分辨率方法存在图像重构时间长,重构质量有待改进的问题。因此,文章针对遥感图像对传统的超分辨率方法进行了改进。主要利用原始图像的局部二值模式(LBP)纹理特征对图像进行分类识别,学习分类字典,并使用对应类别字典对低分辨... 传统的超分辨率方法存在图像重构时间长,重构质量有待改进的问题。因此,文章针对遥感图像对传统的超分辨率方法进行了改进。主要利用原始图像的局部二值模式(LBP)纹理特征对图像进行分类识别,学习分类字典,并使用对应类别字典对低分辨率图像进行超分辨率重构。该方法的优势在于既加快了重构速度,又有效改善了重构图像的质量。试验结果证明了该方法相对于传统方法的优越性。 展开更多

关键词 遥感图像 超分辨率重建 稀疏表示 字典学习 分类

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结合特权信息与注意力机制的场景识别 被引量：1

14

作者 孙宁 王龙玉 +1 位作者 刘佶鑫 韩光 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期42-49,共8页

在场景识别中,为了在只有RGB图像的测试阶段也能利用深度图像与RGB图像所包含的互补信息,以深度图像为特权信息,提出了一种端到端可训练的深度神经网络模型,用以结合特权信息和注意力机制。在该模型中,以图像编码到特征解码再到图像编... 在场景识别中,为了在只有RGB图像的测试阶段也能利用深度图像与RGB图像所包含的互补信息,以深度图像为特权信息,提出了一种端到端可训练的深度神经网络模型,用以结合特权信息和注意力机制。在该模型中,以图像编码到特征解码再到图像编码为架构,建立了由RGB图像到深度图像再到深度图像高层语义特征的映射关系。通过注意力机制,将RGB图像高层语义特征与对应的深度图像高层语义特征进行融合,输入分类网络,最终得到预测结果。在测试时,只需要输入RGB图像,便可在该模型获取的深度图像特权信息的帮助下,提升场景识别的性能。大量实验结果表明:本文方法在SUN RGB-D和NYUD2两个场景识别数据库中分别取得了51.5%和65.4%的识别正确率,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 场景识别 特权信息 注意力 卷积神经网络

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基于去相关高精度分类网络与重排序的行人再识别 被引量：2

15

作者 韩光 葛亚鸣 张城玮 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1587-1591,1596,共6页

目前基于深度学习的行人再识别方法通常将分类网络作为基础网络进行训练,再用其提取行人图片的深度特征,最后在欧氏距离度量下计算特征间相似度并建立排序表。因此,分类网络的特征表达能力将影响到再识别的准确率,而特征表达之间的相关... 目前基于深度学习的行人再识别方法通常将分类网络作为基础网络进行训练,再用其提取行人图片的深度特征,最后在欧氏距离度量下计算特征间相似度并建立排序表。因此,分类网络的特征表达能力将影响到再识别的准确率,而特征表达之间的相关性也会使相似度计算存在误差。针对这些问题,采用精度更高的分类网络作为行人再识别的特征提取网络,并使用奇异值分解来降低权向量之间的相关性,优化深度学习过程。此外,使用基于K互近邻的方法,对候选库中需要检索的图片进行重排序,也将进一步提升再识别的精度。在Market-1501数据集上的实验结果表明,该方法能显著提高行人再识别的准确性。 展开更多

关键词 行人再识别 SENet 去相关 奇异值分解 重排序

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基于混合PSO的高斯混合模型地形分类

16

作者 韩光 孙宁 +1 位作者 李晓飞 赵春霞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第8期289-292,305,共5页

提出了一种基于改进的混合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的高斯混合模型地形分类方法。高斯混合模型的求解通常是使用期望最大化算法(expectation maximization,EM),然而EM算法易陷入局部最优,收敛速度不稳定且对初... 提出了一种基于改进的混合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的高斯混合模型地形分类方法。高斯混合模型的求解通常是使用期望最大化算法(expectation maximization,EM),然而EM算法易陷入局部最优,收敛速度不稳定且对初值敏感。因此引入混合PSO算法,并对其进行了一系列改进。实验结果表明:改进后的算法较其它优化算法提高了全局搜索能力和收敛速度,利用该算法求解高斯混合模型可以提高参数估计的精度,并且在户外场景图像的地形分类实验中所提出的地形分类方法也表现优良。 展开更多

关键词 混合 PSO算法 高斯混合模型 EM算法 地形分类

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基于电影属性和交互信息的电影推荐算法 被引量：12

17

作者 顾亦然 张远之 杨海根 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期177-184,共8页

为了缓解电影推荐系统准确率低、可解释性差和数据稀疏等问题,该文同时考虑电影属性信息和用户与电影的交互信息,融合知识图谱和协同过滤算法提出了基于电影属性和交互信息的电影推荐算法,简称为RippleNet协同过滤(RippleNet collaborat... 为了缓解电影推荐系统准确率低、可解释性差和数据稀疏等问题,该文同时考虑电影属性信息和用户与电影的交互信息,融合知识图谱和协同过滤算法提出了基于电影属性和交互信息的电影推荐算法,简称为RippleNet协同过滤(RippleNet collaborative filtering,RippleNet-CF)。该模型一方面利用电影与电影属性之间的相互关系构建电影知识图谱,提取电影与电影之间的关系,通过RippleNet模型计算用户偏好。另一方面使用电影和用户间的交互信息,通过协同过滤算法计算出用户偏好。最后结合上述2个方面得出推荐列表,并根据推荐列表进行Top-K推荐。试验结果表明,该文提出的方法在推荐效果的准确率方面有显著提升,同时具有更好的解释性并缓解了数据稀疏问题。 展开更多

关键词 电影属性 知识图谱 协同过滤 推荐系统 准确率 兴趣偏好

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面向多层压缩感知图像的内容隐私保护度评价方法 被引量：2

18

作者 汤正 刘佶鑫 +2 位作者 孙宁 韩光 李晓飞 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期58-68,共11页

图像隐私保护主要应用于云计算领域,而针对图像或视频的识别任务一般需要其视觉可见,因而往往忽略了隐私保护问题。为了解决这类问题,受到基于压缩感知(compressed sensing,CS)的稀疏表示分类识别算法对于遮挡或污染图像具有较强鲁棒性... 图像隐私保护主要应用于云计算领域,而针对图像或视频的识别任务一般需要其视觉可见,因而往往忽略了隐私保护问题。为了解决这类问题,受到基于压缩感知(compressed sensing,CS)的稀疏表示分类识别算法对于遮挡或污染图像具有较强鲁棒性的启发,提出了一种单层CS采样的扩展模型,使得经过多层CS采样编码后的图像虽然质量退化、内容逐渐变得不可辨别,但依然能够用于图像识别,达到视觉隐私保护的目的。为了能够对多层CS采样编码图像进行图像内容隐私保护度的有效评价,基于人类视觉系统(human visual system,HVS),利用多层CS图像对比度和图像视觉结构退化的特点,通过度量图像对比度和提取图像局部二进制模式(local binary pattern, LBP)特征,提出了面向多层CS图像的内容隐私保护度评价模型(MCS-CPPE)。通过在构造的三大数据集上进行与人眼视觉相关性的实验,验证了所提出的模型有较好的预测性能和效果。 展开更多

关键词 多层压缩感知 图像内容隐私保护度 对比度 LBP特征 人类视觉系统

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基于用户行为序列的短视频用户多行为点击预测模型 被引量：5

19

作者 顾亦然 王雨 杨海根 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期672-679,共8页

目前主流的点击预测模型采用线性模型和深度神经网络相结合的方法学习用户与物品之间特征交互,忽略了用户的历史行为本质上是一个动态序列的事实,从而导致无法有效捕获用户行为序列中蕴含的时间信息。为此,该文提出了基于用户行为序列... 目前主流的点击预测模型采用线性模型和深度神经网络相结合的方法学习用户与物品之间特征交互,忽略了用户的历史行为本质上是一个动态序列的事实,从而导致无法有效捕获用户行为序列中蕴含的时间信息。为此,该文提出了基于用户行为序列的短视频用户多行为点击预测模型(USCP)。该模型将用户的历史行为按交互时间的顺序排序,生成用户历史行为序列。在DeepFM模型的基础上引入词嵌入模型Word2Vec,根据用户历史行为序列自适应学习到该用户的动态兴趣,有效捕获到用户兴趣的变化。在某短视频平台上公开的脱敏数据集上进行了对比实验,评价指标采用GAUC(Group AUC),结果表明该模型性能优于其他几个模型。 展开更多

关键词 行为序列 深度学习 DeepFM 点击预测 Word2Vec

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基于多任务与用户兴趣变化的短视频用户行为预测算法 被引量：3

20

作者 顾亦然 徐泽彬 杨海根 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期69-76,共8页

为预测短视频用户行为(如:查看评论,点赞,点击头像,转发),考虑用户兴趣变化,将排序后的用户历史行为序列作为语料库引入Word2Vec训练得到词嵌入模型,学习用户的动态兴趣,有效捕获用户兴趣的变化。通过特征工程构建的统计特征与词嵌入模... 为预测短视频用户行为(如:查看评论,点赞,点击头像,转发),考虑用户兴趣变化,将排序后的用户历史行为序列作为语料库引入Word2Vec训练得到词嵌入模型,学习用户的动态兴趣,有效捕获用户兴趣的变化。通过特征工程构建的统计特征与词嵌入模型构建的用户动态兴趣特征输入多任务模型,并提出一种新的评价指标来评估模型的预测精度。实验结果表明,相较于shared-bottom、Wide&Deep、DeepFM,提出的考虑用户兴趣变化的MMoE模型具有最优的预测精度。 展开更多

关键词 行为预测 行为序列 Word2Vec MMoE 用户兴趣变化 W-uAUC

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