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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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信息技术的快速发展导致信息过载.推荐系统是解决信息过载最有效的方式之一.近年来,深度学习的快速发展也带动了推荐系统的进步,各种深度推荐算法层出不穷.然而由于候选物品数量巨大且用户兴趣动态变化,深度推荐算法的推荐复杂度巨大,难以在实际系统中单独使用.在深度推荐技术发展的同时,物品召回技术（也称近似搜索技术）也有了较大的发展与进步.本文先介绍基于距离最小化的物品召回的研究进展,再从向量索引、局部敏感哈希、哈希学习、向量量化四个方面来深入探讨基于内积最大化的物品召回技术的研究进展. 相似文献
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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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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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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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对于基于射频识别的LANDMARC室内定位算法而言,该系统采用"k近邻"算法,通过选取k个与待测标签相邻且符合特定条件的参考标签,最后根据这些标签的位置结合权值估算出待测标签的坐标信息.但是在实际的操作过程中,最近邻参考标签数的选取无指导原则,具有一定的盲目性.针对这一问题,通过选取与待定位参考点最近邻的参考节点作为未知点,通过搜索法获得最优的邻近标签数k,在随后的未知节点的定位过程中,选取k个邻近标签进行定位.经过多次实验,最终得出结论,使用改进后的LANDMARC算法的性能要优于原来经典的LANDMARC算法,精确度提升了10%左右,同时避免了k值选取的盲目性. 相似文献
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尹琦 《南京气象学院学报》2010,(4):324-327
提出了一种基于模糊方法并考虑用户评价属性(相似度和可信度)的Web选择算法,从Web服务质量数据来源角度对服务质量的属性进行了分类和计算.对非功能质量属性,使用模糊控制的度量方法,将非功能属性值转换成0～1之间的实数值.使用反馈相似度和可信度相结合的方法,将最终的推荐权值推荐给用户.该方法的提出有助于提高Web服务选择结果的准确性. 相似文献
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主要研究了具有Lipschiz-type非线性多智能体系统的分布式优化问题.在多智能体网络中,每个个体都拥有一个代价函数,整个多智能体网络的好坏由这些代价函数的和来进行评判.在整个过程中,每个目标仅知道局部的交互信息和其自身代价函数的梯度.为了实现协同优化的目标,提出了一个新的分布式优化算法,运用李雅普诺夫稳定性分析的方法可以证明该算法能够保证所有智能体实现协同优化.最后进行数值仿真,成功地验证了该算法的正确性和可行性. 相似文献
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针对如何快速有效地对音乐信息进行查询、检索和组织的问题,提出了一种基于生成对抗网络模型的多标签音乐自动标注系统.通过音乐自动语义标注技术,可以提高音乐检索系统的性能.利用LDA方法对音乐标签进行聚类以获取主题类别,再通过生成对抗网络,找到音乐的音频特征与语义特征之间的映射关系.应用于CAL500数据集的5次交叉验证实验结果表明,该方法的综合性能指标与现有方法相比有较大的提升. 相似文献
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研究了面向网络攻击的无线传感器网络的分布式目标估计问题.由于测量范围有限,网络中只有部分传感器能测量到目标,而且节点受到随机的攻击从而使得测量值被注入虚假信息.在此背景下,本文提出了基于攻击检测识别策略的改进分布式卡尔曼滤波算法.在该算法中,节点首先基于设计给出的攻击识别阈值来判断其是否受到攻击,生成识别因子;然后以估计误差协方差的迹最小为信息融合原则来设计一致性卡尔曼滤波算法,对处于监测域内的运动目标进行分布式状态估计.同时,分析了算法的收敛性,明确给出了网络估计误差均方有界的随机攻击概率的充分条件.最后用数值仿真验证了算法的有效性和优越性. 相似文献
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针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题,本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性;同时,在协同稀疏框架下,引入空间加权因子挖掘高光谱图像邻域像元间的空间相关性.本模型采用交替方向乘子法求解,通过交替迭代,对空间权重和丰度系数进行优化.模拟和真实高光谱数据实验结果表明本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果. 相似文献
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SWAN系统中雷达反射率因子质量控制算法及其应用 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍了SWAN系统中雷达反射率因子质量控制算法原理,包括数据预处理、孤立噪声回波过滤、超折射回波抑制3部分.数据预处理将原始雷达资料转换为统一的RD20格式,并检测数据质量.孤立噪声回波过滤包括双向搜索、回波特征量过滤法.超折射（Anomalous Propagation,AP）回波抑制采用模糊逻辑原理.介绍算法配置参数,通过对比分析武汉、随州、西安雷达AP识别因子概率分布图可知,三者是类似的,表明默认参数的适用性.评估表明,该方法可过滤掉大部分AP回波,缺点是未能识别部分远距离AP回波以及错误识别部分降水回波. 相似文献
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将气象传感器引入到机器人系统中,自主研发了一种气象要素探测机器人,该机器人基于C8051F120内核,能够实时检测声纳、温度、湿度、气压、风速、风向等气象要素以及机器人自身的位姿,通过对位姿的判断可进一步进行自主导航和环境建模.采用中值滤波和曲线拟合,可以准确计算气象探测机器人与障碍物的距离,为进一步的研究提供了可靠保障. 相似文献
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在分析经典自适应滤波算法的基础之上提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法.为了进一步提高语音增强效果,根据人耳掩蔽效应把语音信号中关键频率段的阈值作为自适应滤波算法的动态系数,根据此系数估算误差函数.在Matlab上对此算法输入不同信噪比的信号,仿真结果表明:输出的信噪比明显高于传统滤波算法,且残留噪声较小. 相似文献
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静止卫星闪电探测对强对流天气的实时监测和预警具有重要意义,然而大量虚假闪电信号的存在却对闪电探测结果造成了很大影响。文章主要研究静止卫星闪电探测中的虚假信号滤除算法,以提高闪电数据分析结果的准确性。根据虚假闪电信号产生的原因和形态特征,对现有滤除算法进行系统的分析、归纳和总结。研究表明,目前的算法有各自的针对性,不同算法通常针对特定的噪声源起到过滤作用。未来发展方向,一是从仪器本身特点及其工作环境出发,探索适合于我国静止卫星闪电成像仪的虚假信号滤除算法;二是设计更加通用高效的算法,保证闪电观测的实时性和连续性;三是重视算法精度评估,并以此不断改进和完善算法。 相似文献
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丁锋 《南京气象学院学报》2016,8(1):1-22
研究了自回归输出误差(AR-OE)系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法,自回归输出误差自回归滑动平均(AR-OEARMA)系统(即AR-Box-Jenkins系统)的辅助模型广义增广随机梯度算法、辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递推广义增广最小二乘算法,以及AR-Box-Jenkins系统的基于滤波的辅助模型广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型递推广义增广最小二乘算法等. 相似文献