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由于网络上每天有海量的新闻报道产生,新闻推荐已经成为减轻用户信息负载、实现个性化新闻信息获取的重要途径,并被广泛用于新闻网站和新闻APP中以提升用户体验.不同于传统的商品推荐,在新闻推荐中新的新闻文章产生速度很快,而且新闻的语义信息需要结合整体新闻文本去理解,给传统的基于ID和基于特征的推荐算法带来了很大的挑战.此外,用户的新闻阅读兴趣存在高度多样性和动态性的特点,使得准确的用户建模变得非常困难.本文介绍了一些基于深度学习的个性化新闻推荐算法,并探讨了新闻推荐未来的一些可行的方向. 相似文献
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为解决隐式反馈推荐问题,贝叶斯个性化排序（BPR）模型已经成为最具有代表性的对级（Pairwise）排序算法之一.在BPR模型中,存在一个严格的偏序假设：相较于未标记的物品而言,用户更喜欢已经有过标记行为的物品.本文提出了一种多重对级贝叶斯个性化排序（MBPR）推荐算法来进一步提升用户对物品的偏好预测能力.首先,基于BPR模型的排序关系设计了一种改进的多重对级偏序假设.具体地,对于每一用户,本文提出将未标记的反馈集细分为潜在的负反馈集和不确定性反馈集,并基于改进的对级偏序假设,提出了一种新的多重对级排序的优化目标来学习用户与物品之间的相关性.为实现MBPR模型的采样任务,本文设计了一种自适应采样策略来为模型更新动态地选取训练样本.最后,在公开数据集上开展了仿真推荐实验,并与基线算法对比.实验结果表明,MBPR算法能够取得更好的推荐效果. 相似文献
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推荐系统是电子商务领域最重要的技术之一,而协同过滤算法又是推荐系统用得最广泛的.提出了一种基于加权三部图网络的协同过滤算法,用户、产品及标签都被考虑到算法中,并且研究了标签结点的度对用户相似性计算的影响.实验结果表明,此算法在解决用户冷启动问题的同时,还具有较高的推荐准确性. 相似文献
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传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲突难以融合的问题,本文提出了一种新的共识模型策略,融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子,基于K近邻为目标群组寻找邻居群组,借鉴邻居群组的偏好,设计了基于偏好融合的群组推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文所提的融合策略较传统的偏好融合策略有着更优越的表现,推荐准确率（nDCG）的总体平均性能约提高13%,推荐列表多样性指标的总体平均性能约提高10%. 相似文献
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近年来,随着深度学习技术的进步与推广,目标检测领域得到快速发展.但目前基于深度学习的方法大多对大规模标注数据有着极高的需求,而现实场景中大量标注数据往往不可能.因此,基于少量标注样本的目标检测领域逐渐得到大家关注.本文系统地总结与分析了目前有关小样本目标检测的方法,指出了目前方法的缺陷,并提出了一些可能的发展方向. 相似文献
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使用传统协同过滤的方式进行推荐往往会忽视音乐底层特征.通过将音乐的音频特征与歌词信息进行多模态融合,并将融合后的特征信息作为协同过滤推荐的补充,提出了一种基于多模态的音乐推荐系统.主要探讨了音频特征与歌词信息的提取,并在提取歌词信息时利用LDA主题模型进行特征降维.针对多模态融合问题,使用一种特征级联早融合法（EFFC）融合方式,并将多模态融合后的结果与单模态结果进行了比较.对于结果的推荐,以多模态特征信息为依据建立用户兴趣模型,并将该模型通过LSTM神经网络,以过滤与优化协同推荐的用户组.结果表明,基于多模态的音乐推荐系统将推荐结果的误差项平方和（SSE）由传统的2.009降至0.388 6,验证了该方法的有效性. 相似文献
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大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型,并针对该模型的特点,设计改进混合蛙跳算法.通过调整可控精度,增加筛选准则和及时处理异常解等策略增强群体的多样性,降低遗漏最优解的风险,强化局部搜索能力,并提高算法的求解精度.以南京三日游个性化旅游路线推荐问题作为实例,收集南京市内知名景点的门票价格、开放时间、不同出行方式所需的时间和花费情况以及食宿费用等相关数据,基于改进混合蛙跳算法进行求解.实验结果表明,与改进前的方法相比,所提改进方法能够获取更优的路径解,推荐的路线能够更好地满足用户的个性需求. 相似文献
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视觉里程计（Visual Odometry）作为视觉同步定位与地图构建技术（Visual Simultaneous Localization and Mapping）的一部分,主要通过相机传感器获取一系列拥有时间序列图像的信息,从而预估机器人的姿态信息,建立局部地图,也被称为前端,已经被广泛应用在了多个领域,并取得了丰硕的实际成果,它对于无人驾驶、全自主无人机、虚拟现实和增强现实等方面有着重要意义.本文在介绍经典视觉里程计技术框架模块中的各类算法的基础上,对近年来新颖的视觉里程计技术（VO）的研究和论文进行了总结,按照技术手段不同分为两大类——多传感器融合的视觉里程计（以惯性视觉融合为例）和基于深度学习的视觉里程计.前者通过各传感器之间的优势互补提高VO的精度,后者则是通过和深度学习网络结合改善VO的性能.最后通过比较视觉里程计现有算法,并结合VO面临的挑战展望了视觉里程计的未来发展趋势. 相似文献
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现如今,深度学习已然成为机器学习领域最热门的研究方向之一,其在图像识别、目标检测、语音处理、问答系统等诸多领域都取得了巨大成功.然而通过附加经过特殊设计的细微扰动而构造出的对抗样本,能够破坏深度模型的原有性能,其存在使许多对安全性能指标具有极高要求的技术领域,特别是以视觉感知为主要技术优先的智能驾驶系统,面临新的威胁和挑战.因此,对对抗样本的生成攻击和主动防御研究,成为深度学习和计算机视觉领域极为重要的交叉性研究课题.本文首先简述了对抗样本的相关概念,在此基础上详细介绍了一系列典型的对抗样本攻击和防御算法.随后,列举了针对视觉感知系统的多个物理世界攻击实例,探讨了其对智能驾驶领域的潜在影响.最后,对对抗样本的攻击与防御研究进行了技术展望. 相似文献
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在各类在线学习系统中,为了给学生提供优质的学习资源,一个基础性的任务是对大量未标注的试题进行知识点标注.已有标注方法通常基于人工专家标注或者采用传统机器学习方法.在实际应用中,这些方法普遍存在成本过高、标注精准度不足等局限.为此,本文提出了一种基于属性关系深度挖掘的试题知识点标注模型.首先,利用句法语义模型和结构语义模型分别从试题文本和试题图形中抽取试题的显性属性关系.然后,利用蒙特卡罗树搜索构建问题求解框架,挖掘试题的隐含属性关系.最后,结合学科知识图谱,将属性关系映射到知识图谱空间,生成试题知识点.实验结果表明,所提出的方法能够有效地进行试题知识点标注,将对学生认知诊断、个性化试题推荐等具有一定的实际应用价值. 相似文献
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根据递阶辨识原理,研究了类多变量方程误差系统和类多变量方程误差ARMA系统递阶随机梯度方法和递阶梯度迭代方法、递阶最小二乘方法和递阶最小二乘迭代方法.进一步利用多新息辨识理论,推导了递阶多新息梯度辨识方法和递阶多新息最小二乘辨识方法.为减小计算量,推导了基于滤波的类多变量方程误差ARMA系统递阶辨识方法和递阶多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,并给出了计算参数估计的步骤. 相似文献
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针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合（子系统）梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合（子系统）梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤. 相似文献
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The steepest descent(or ascent)search is employed for finding optimum diffusion coefficients in T42L9Gmodel,with a view to improving the model's computational stability or prediction accuracy.The method of thesteepest descent search is first described,in which the golden section search is chosen as the fundamental one-dimensional search used in the multi-dimentional steepest descent search,and then the optimization of the dif-fusion coefficients is described. 相似文献
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高分辨率同化系统中引入的高频率高密度观测信息会造成分析变量之间的不平衡,因而在模式积分中产生的虚假重力波会严重影响模式预报质量和运行稳定。为了抑制虚假重力波在模式中快速增长,文中通过在高分辨率GRAPES区域模式中应用非绝热数字滤波和增量数字滤波初始化方案,研究不同滤波截断周期的初始化方案对分析预报的影响。试验结果表明,不同初始化方案的分析预报效果依赖于截断周期,截断周期越长滤除的高频信息越多,对于3 km分辨率模式,30 min与15 min截断周期的初始化方案既滤除了高频噪音,也基本保留了有意义的分析信息。不同截断周期的数字滤波方案在GRAPES-MESO系统中对气象要素预报场的影响基本可忽略;而在GRAPES-RAFS系统中,初始化方案对分析和预报的影响会逐渐累积,15 min截断周期的初始化方案比2 h截断周期的初始化方案的风场预报和降水预报质量更优。 相似文献
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用滤波方法进行MαCS云团形态差异的个例分析 总被引：2，自引：1，他引：1
利用GMS－5卫星资料, 研究了2002年6月27～28日一次强降雨过程中尺度暴雨云团的演变特征。分析表明, 整个降雨过程分两个阶段, 第一阶段, 一个近圆形中尺度对流云团从西北向东南移动, 主要造成河南省强降雨; 第二阶段, 南移的中尺度对流云团到达长江流域, 重新发展并形成东西向宽带状α中尺度对流系统 (Meso-α-scale Convective System, 简称MαCS) 云团, 造成长江中下游暴雨。为研究这次暴雨过程中尺度对流云团的组织方式演变和结构特征, 使用滤波方法对NCAR/NCEP 1°×1°再分析资料进行尺度分离, 获得中尺度扰动场, 结果表明: (1) 利用改进的Shuman-Shapiro滤波方法, 可以有效地分离出中尺度扰动。对于近圆形的MCS, 低层高度场低中心和流场辐合中心重合, 位于云顶亮温 (Black Body Temperature, 简称TBB) ≤-52℃冷云盖的西侧边缘, 这里也是新生对流活跃的地方, 而高层高度场高中心和流场辐散中心分离, 但都位于冷云盖区域。对于宽带状MαCS, 低层高度场低中心和流场辐合中心也基本重合, 位于TBB≤-52℃冷云盖的北侧边缘, 高层高度场高中心与低层低中心相对应, 但流场在冷云盖中没有表现出单一中心, 却表现为一致辐散气流。 (2) 滤波结果显示, 不论是前期的近圆形中尺度对流云团, 还是随后发展起来的宽带状MαCS, 二者都具有低空辐合高空辐散扰动结构, 只是扰动的强度后者大于前者。 (3) 这次过程的中尺度对流云团表现出的形态演变, 由近圆形变成宽带状, 是因为其组织差异造成的。两者的组织方式完全不同, 前者主要是低层中尺度气旋, 而后者主要是低层的中尺度切变线。 相似文献