6篇关于可信度的计算机毕业论文

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基于深度学习与知识增强的新闻推荐方法研究

这是一篇关于新闻推荐,知识图谱,可信度,RippleNet,实体入度的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,现如今的社会对推荐系统的要求也越来越高,特别是在推荐的精度方面,如何更加精准的将一个项目推荐给合适的用户是推荐系统的核心要求。然而新闻推荐具有不同于电影,旅游等项目推荐的独特性,在这些推荐领域,推荐系统已经相当完善,要想继续追求更高的精度会产生过高的边际效用,新闻推荐的一大特点就是它具有很高的时效性,一篇新闻文章在一周内的热度会呈指数型下降,如何保证能在新闻文章保持高热度的情况下进行精准推荐是一个热点研究方向。传统的推荐方法在新闻推荐上的成效不容乐观,为了进一步的提高新闻推荐的精度,大量的知识图谱应用于新闻推荐当中,知识图谱的各节点与边能较好的表示文章中各个实体间关系,相较于传统的推荐方法能更好的解决数据稀疏性与冷启动的问题。近年来越来越多的人对新闻推荐有着巨大的研究兴趣,通过对国内外相关研究与参考文献的分析总结,得出目前新闻推荐主要分为非神经网络学习与神经网络学习两种方法,而非神经网络学习的方法基本上是对相似性度量和加权方法的创新,个性化程度低,创新方法简单。在神经网络推荐方法中使用知识图谱进行推荐又是一大热门方向,然而在知识图谱中很少有考虑到关系实体对文章的影响,和在Ripple Net模型中同一层实体的重要性程度问题,而为了解决上述问题,本文使用知识图谱,引入了实体加权与可信度概念来提升新闻推荐的性能。本文的主要贡献体现在以下两方面:(1)提出了一种基于知识增强和可信度识别的新型新闻推荐方法,将新闻文章的知识图谱通过Trans-E方法嵌入至向量空间中,通过实体表示层、上下文嵌入层、信息蒸馏层这三层知识增强模型得到知识增强后的文章向量,然后与用户向量进行链接推荐。在实体表示层引入了可信度概念,通过关系实体可信度识别模型(RTD)将判别出对文章影响近乎为零的,或是可能曲解文章大义的关系实体,将低于可信度阈值的关系实体剔除,从而提升新闻推荐的性能,最后通过实验结果验证出模型的可行性与有效性。使用KRED提供的微软新闻数据集与其他基准模型进行实验对比,验证了RTD模型在新闻推荐上的有效性。(2)提出了一种基于Ripple Net的实体加权新闻推荐模型(R-EW),以用户爱好为原点通过水波模型一层一层向外扩张,构建出一张由用户偏好为原点的知识图谱,提出Ripple Net中每一层实体的重要程度不同的理念,突出了个别实体的重要性,利用Ripple Net的有向边的特性,引入了实体入度的权重计算,得到最终的文章向量与用户向量进行新闻推荐,最后通过实验结果验证出模型的可行性与有效性。通过使用Bing-news数据集验证,与其他基准模型进行实验对比,表明了本文模型在新闻推荐任务中有着优秀的性能,证明了其可行性与有效性。

基于深度学习与知识增强的新闻推荐方法研究

多电飞机机电系统效能评估方法研究

这是一篇关于飞机机电系统,效能评估,指标体系,多数据源,可信度,数据融合的论文, 主要内容为机电系统是多电飞机的重要组成部分,其综合性能是飞机进行飞行、升级、维修等任务的必要前提,直接影响给定任务的完成程度。而可靠的效能评估有助于分析实际作业中机电系统的运行情况及其结构功能设计,是研究系统完成任务所需能力的有力工具。本课题以面向能量的多电飞机机电系统为研究对象,从提高效能结果可靠性出发,对机电系统的效能评估方法开展了系统的研究。首先,总体设计多电飞机机电系统效能评估方法。通过指标体系设计和评估体系设计两大模块,分析总体效能评估方法流程。同时对机电系统的能量分布形式、飞机飞行阶段特点等基础理论展开研究。然后,详细设计效能指标体系。结合飞机机电系统的结构、功能,以及机电系统效能的任务特点,构建了一种服务于机电系统的效能指标体系构建模式,依据模式拟定了面向能量的多电飞机机电系统效能指标体系。同时,详细设计效能评估体系,研究了基于信念图和灰色关联理论的指标数据可信度计算和表达方法,实现了定性、定量指标数据的可信度计算和数据统一表达;通过层次分析法(AHP)和熵权法相互补的组合赋权法,对效能指标体系进行了相对权重分析;采用扩展贝叶斯理论和线性加权法,完成了指标数据的融合和系统综合效能的研究。最后,利用多电飞机机电系统的分布式仿真平台设置了评估算例,将提出的效能评估方法进行了实例化验证。实验结果表明,所提出的效能评估方法稳定可行。通过MATLAB软件设计了多电飞机机电系统效能评估软件,实现了本课题提出的效能评估方法的功能,为研究多电飞机机电系统的效能提供了辅助工具。