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图卷积注意网络与神经协同过滤
被引量：
6
1
作者
黄俊辉
杨艳
《黑龙江大学工程学报》
2022年第1期60-67,共8页
如何在海量的信息中找到用户感兴趣的个性化信息是推荐系统要解决的核心问题。基于协同过滤的思想,从传统的矩阵分解到深度学习,推荐系统走过了漫长的发展历程。现有的方法不能显式地从数据中建模协同过滤信号。图卷积神经网络可解决这...
如何在海量的信息中找到用户感兴趣的个性化信息是推荐系统要解决的核心问题。基于协同过滤的思想,从传统的矩阵分解到深度学习,推荐系统走过了漫长的发展历程。现有的方法不能显式地从数据中建模协同过滤信号。图卷积神经网络可解决这个问题,并且得到高质量的嵌入表示。传统的图卷积方法没有考虑不同项目对用户的差异性影响,通过引入注意力机制捕获具有差异性的用户与项目特征信息,可以进一步提高嵌入质量。实验结果显示,该方法具有更好的推荐效果。
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关键词
图卷积神经网络
深度学习
注意力机制
推荐系统
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职称材料
基于深度学习的竹笛吹奏技巧自动分类
被引量：
4
2
作者
郭毓博
陆军
段鹏启
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期685-694,共10页
提出了一种针对竹笛技巧分类的数据集Breath和两个用于竹笛技巧分类的神经网络参考模型Breath1d和Breath2d,并针对此数据集的不同分类任务给出了最佳方法。将Breath数据集划分成子集,以多层感知机为性能评价基准方法,先用Breath1d和Brea...
提出了一种针对竹笛技巧分类的数据集Breath和两个用于竹笛技巧分类的神经网络参考模型Breath1d和Breath2d,并针对此数据集的不同分类任务给出了最佳方法。将Breath数据集划分成子集,以多层感知机为性能评价基准方法,先用Breath1d和Breath2d模型对子集进行训练和预测,再用长短期记忆网络模型进行辅助测试,最后得出了最适合子任务的分类参考模型。对全数据集进行分类时,将Breath2d与Breath1d模型进行融合,并采用数据增强方法使全集分类准确率达到0.913。与传统音频分类任务相比,该工作扩展了音乐分类的研究领域,对民族音乐现代化发展有着良好的推动作用。
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关键词
人工智能
模式识别
神经网络
深度学习
音频分类
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职称材料
GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法
3
作者
全紫薇
金虎
+1 位作者
王楠
刘勇
《黑龙江大学工程学报》
2019年第1期72-79,共8页
基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了...
基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了热点研究问题。以往的研究没有将社会关系和地理信息联合融入到基于矩阵分解的POI推荐方法中。基于社会网和用户签到活动日志,提出了用加权的方法计算用户之间的相似性,在此基础上提出了一个联合社会网和地理信息的加权矩阵分解模型GMFS,并给出了高效的求解方法。多个真实数据集上的实验结果表明:GMFS方法能有效地进行POI推荐。
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关键词
基于地理位置的社会网
矩阵分解
用户签到活动日志
POI推荐
相似性
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职称材料
题名
图卷积注意网络与神经协同过滤
被引量：
6
1
作者
黄俊辉
杨艳
机构
黑龙江
大学
计算
机科学技术学院
黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室
出处
《黑龙江大学工程学报》
2022年第1期60-67,共8页
基金
黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2020F043)。
文摘
如何在海量的信息中找到用户感兴趣的个性化信息是推荐系统要解决的核心问题。基于协同过滤的思想,从传统的矩阵分解到深度学习,推荐系统走过了漫长的发展历程。现有的方法不能显式地从数据中建模协同过滤信号。图卷积神经网络可解决这个问题,并且得到高质量的嵌入表示。传统的图卷积方法没有考虑不同项目对用户的差异性影响,通过引入注意力机制捕获具有差异性的用户与项目特征信息,可以进一步提高嵌入质量。实验结果显示,该方法具有更好的推荐效果。
关键词
图卷积神经网络
深度学习
注意力机制
推荐系统
Keywords
Graph convolutional neural network
deep learning
attention mechanism
recommendation system
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度学习的竹笛吹奏技巧自动分类
被引量：
4
2
作者
郭毓博
陆军
段鹏启
机构
黑龙江
大学
计算
机科学技术学院
黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期685-694,共10页
文摘
提出了一种针对竹笛技巧分类的数据集Breath和两个用于竹笛技巧分类的神经网络参考模型Breath1d和Breath2d,并针对此数据集的不同分类任务给出了最佳方法。将Breath数据集划分成子集,以多层感知机为性能评价基准方法,先用Breath1d和Breath2d模型对子集进行训练和预测,再用长短期记忆网络模型进行辅助测试,最后得出了最适合子任务的分类参考模型。对全数据集进行分类时,将Breath2d与Breath1d模型进行融合,并采用数据增强方法使全集分类准确率达到0.913。与传统音频分类任务相比,该工作扩展了音乐分类的研究领域,对民族音乐现代化发展有着良好的推动作用。
关键词
人工智能
模式识别
神经网络
深度学习
音频分类
Keywords
artificial intelligence
pattern recognition
neural network
deep learning
audio classification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法
3
作者
全紫薇
金虎
王楠
刘勇
机构
黑龙江
大学
计算
机科学技术学院
黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室
出处
《黑龙江大学工程学报》
2019年第1期72-79,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61370222
61602159)
+3 种基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(F201430)
哈尔滨科技创新人才研究专项资金资助项目(2017RAQXJ094)
黑龙江省高校基本科研业务费黑龙江大学专项资金资助项目(HDJCCX-201608
KJCX201816)
文摘
基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了热点研究问题。以往的研究没有将社会关系和地理信息联合融入到基于矩阵分解的POI推荐方法中。基于社会网和用户签到活动日志,提出了用加权的方法计算用户之间的相似性,在此基础上提出了一个联合社会网和地理信息的加权矩阵分解模型GMFS,并给出了高效的求解方法。多个真实数据集上的实验结果表明:GMFS方法能有效地进行POI推荐。
关键词
基于地理位置的社会网
矩阵分解
用户签到活动日志
POI推荐
相似性
Keywords
location-based social networks
matrix factorization
user check-in activity log
POI recommendation
similarity
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图卷积注意网络与神经协同过滤
黄俊辉
杨艳
《黑龙江大学工程学报》
2022
6
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职称材料
2
基于深度学习的竹笛吹奏技巧自动分类
郭毓博
陆军
段鹏启
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法
全紫薇
金虎
王楠
刘勇
《黑龙江大学工程学报》
2019
0
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职称材料
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