基于信息融合的商品推荐算法的研究
这是一篇关于混合推荐算法,自编码器,多层感知机,压缩交叉网络,多头自注意力的论文, 主要内容为随着电子商务的发展,商品推荐已经成为电商平台中的一个重要问题。目前,商品推荐系统的核心在于如何通过海量的用户行为数据和商品信息,为用户提供个性化、精准的商品推荐。然而,由于数据稀疏性和特征组合的问题,推荐系统面临着许多挑战。传统的推荐算法主要是基于协同过滤的方法,其准确率和鲁棒性受到了很大的限制。因此,研究新的推荐算法已成为当前研究的热点之一。信息融合是一种重要的解决方案,其旨在将多个数据源融合在一起,以提高推荐系统的性能和性能。本文旨在研究基于信息融合的商品推荐算法,通过融合不同的特征,提高推荐系统的性能。主要研究点如下:1、针对推荐系统中的数据稀疏性问题,本文提出基于历史交互行为信息和属性辅助信息的推荐模型。模型采用双自编码器对评分矩阵实现降维处理,通过自编码器隐藏层,得到用户和物品的隐表示特征;模型使用词嵌入向量和卷积神经网络对商品文本的前后信息加权处理,突出表示关键位置信息,提高提取文本特征的效率;模型利用深度神经网络,从用户和商品高维度的属性信息中挖掘到更稠密的特征表示。最后,模型通过多层感知机实现所有特征融合后的深度特征交互学习,以提高评分预测的准确性。2、针对推荐系统中的特征组合问题,本文提出基于多头自注意力的点击率预估模型。模型采用分组交叉和卷积式特征压缩方法,以向量级的显示方式学习高阶特征交叉信息。其次,在特征交叉模块中,残差连接将原始输入向量与多头自注意力网络生成的特征表示融合,输出有意义的高阶特征交互。最后,通过激活函数对融合后的输出特征进行估计,得到最终的点击率预估结果。该混合推荐模型利用了逻辑回归模型、压缩交叉网络和多头自注意力网络的优势,全面地考虑了不同因素对推荐模型的影响。总之,本文提出了两种基于信息融合的商品推荐算法。实验结果表明,这两种算法都能够显著提高商品推荐的准确度和多样性,为电商平台提供更好的推荐服务。未来的研究方向是进一步探索信息融合的方法,提高推荐算法的效率。
基于BERT-BLSTM的茶产品推荐研究
这是一篇关于茶产品,推荐,BERT,双向长短期记忆网络,多层感知机的论文, 主要内容为近年来,电子商务技术迅速发展,越来越多的用户能够“零距离”选购自己感兴趣的物品。各大电商平台的数据也以指数级别的速度增加,包括用户评论与评分数据、物品软文数据以及物品标签数据等。在纷繁复杂的海量数据中,如何快速高效地为用户推荐合适的物品成为当前各电商平台亟需解决的问题。在此背景下,个性化推荐系统随之出现。电商平台上的茶产品成交量不断增加,由于难以获得用以刻画用户个体特征的有效信息,因此使用自然语言处理(Natural language processing,NLP)和深度学习(Deep Learning,DL)方法,进行用户特征的刻画,进而更好地实现茶产品推荐,对发展茶产品电子商务具有一定意义。本文在对个性化推荐相关理论进行分析的基础上,针对现有电商平台中茶产品推荐存在的不足,提出了一种基于BERT-BLSTM的茶产品个性化推荐模型。具体工作如下:(1)针对以往特征表示方法无法充分利用茶产品评论文本中的上下文信息和无法解决词语多义性的问题,基于茶产品的评论文本,引入BERT模型进行字粒度的并行语义处理,使嵌入后的向量更能反映字和字之间的关系,以此来表示用户特征偏好。(2)针对传统循环神经网络梯度消失和单向神经网络缺乏获取逆向语义信息的问题,运用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BLSTM)从正序和逆序两个方向同时训练茶产品评论文本,获取评论文本的语序表征。根据训练得到的文本特征,使用多层感知机(Multi-Layer Perception,MLP)进行评分预测。通过对评论文本中语义信息的充分利用,提高评分预测性能。(3)在此基础上,提出了一种基于BERT-BLSTM的茶产品个性化推荐模型。通过在京东平台采集到的真实数据集进行实验,验证了本文提出模型的有效性。
基于深度学习和矩阵分解的个性化推荐算法研究
这是一篇关于深度学习,概率矩阵分解,注意力机制,社会化推荐,多层感知机的论文, 主要内容为在网络技术和大数据技术快速发展的今天,互联网上出现形式多样的在线服务,在给用户带来便利的同时,也导致了数据量的激增。面对纷乱复杂的数据,推荐系统能够通过信息检索和信息过滤,为用户提供其感兴趣的内容和项目,在众多互联网领域得到快速发展和应用。然而,目前推荐系统仍然面临数据稀疏、推荐准确性偏低的问题。如何进行信息过滤、分析用户数据,从而为用户提供更有效的推荐项目,是当今个性化推荐算法的重要研究方向。本文聚焦于推荐算法研究中的重要技术及应用,通过引入用户社交网络信息缓解数据稀疏问题,同时挖掘项目相似关系和用户信任关系,得到融入更丰富信息的推荐算法以提高推荐准确度。本文主要研究内容如下:1、针对现有方法未能考虑用户潜在社交网络关系、项目相似性在面对不同项目时不能自适应变化的问题,提出一种融合社交网络和项目相似度的算法PMFSNIS。该方法基于融合社交网络的概率矩阵分解,利用评分数据构建潜在社交网络关系矩阵,对潜在社交关系矩阵进行分解,学习到表示用户潜在社交网络关系的低维潜在特征矩阵;利用数据集中的项目属性,构建项目属性相似性关系;最终将用户隐性社交关系、项目属性相似度关系集成到融合社交网络的概率矩阵分解模型中。在数据集Epinions上的实验表明,该算法的推荐性能相较于经典的协同过滤和只融入社交网络的算法有较大幅度提高。2、针对现有推荐方法未能挖掘项目深层的历史交互信息、难以获取用户受其信任朋友的影响力大小的问题,提出一种新的融合注意力机制和用户信任机制的深度推荐算法DRAAT。首先利用注意力机制定义了新的项目的属性偏好向量和项目的交互偏好向量,确定各自的权重系数后计算得出项目综合特征;其次构建用户信任机制并通过注意力机制融合用户信任关系和用户特征向量,获得用户综合特征;最后利用多层感知机将用户的综合特征、项目的综合特征、用户和项目的原始信息三者融合,得到融入丰富信息的评分预测算法。在数据集film trust和数据集Ciao上的实验表明,该算法拥有较为优越的推荐性能。
基于生成对抗网络的音乐推荐算法的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,矩阵分解,奇异值矩阵分解,带偏置的奇异值矩阵分解,信息检索生成对抗网络,多层感知机的论文, 主要内容为随着互联网的进一步发展和移动互联网的兴起,用户数量的大幅提升产生了更多更大容量的用户数据,为了解决如何利用这些数据来提供更加精准的服务这个问题,推荐系统应运而生。近年来,虽然在电影、新闻和图书等领域的推荐算法层出不穷,但是在音乐领域的推荐系统却并不多,主要是由于该领域的数据经常不公开,而且和平常我们所使用的评分不同,基本没有公开数据集提到了用户的评分。使用基于MSD数据集中的Echo Nest数据集和IRGAN信息检索生成对抗网络模型,通过比较没有使用对抗网络的奇异值矩阵分解、带偏置的奇异值矩阵分解和使用了对抗神经网络的奇异值矩阵分解、带偏置的奇异值矩阵分解模型,希望能从对抗神经网络中找到提升当前推荐模型效果的方法。以及通过比较使用了对抗神经网络的奇异值分解矩阵分解模型和使用了多层感知机网络的模型,判断对抗神经网络是否有足够的提取隐藏特征的能力。最后实验结果表明对抗网络确实具有能够提升奇异值矩阵分解和带偏置的奇异值矩阵分解模型的推荐效果,但是最后使用对抗网络的算法与使用多层感知机的算法相比还是稍逊一筹。
基于多层感知机的大场景点云分类方法研究
这是一篇关于深度学习,三维激光扫描,点云分类,多层感知机,RS-ShellNet的论文, 主要内容为城市实景的三维化是数字城市的空间定位框架和分析基础。在数字城市的实践中,点云数据是三维几何信息的重要表现形式之一,是实现实景三维建模和分析的关键,其实际应用也在不断扩展和深化。在智能驾驶、电力线路检测和森林监测等领域,点云应用逐渐成熟,并且在深度学习的辅助下,数据处理的准确率和效率不断提升。点云具有数据量大、类型复杂等特点,传统方法分类效率较低,因此基于深度学习方法的点云自动化分类是重要的研究点。在复杂环境下的点云自动化分类中,仍然存在一些挑战。在采集点云数据时,受到遮挡、噪声和稀疏性等因素的影响,采集到的样本数据通常不够完整,这会导致训练模型性能无法达到预期。此外,当点数在亿级以上时自动化分类难度较大,会出现分类效率较低的问题。针对以上问题,本文进行了相关的研究与分析,主要内容如下:(1)针对目前三维点云分类研究缺少大型城市场景数据集的问题,构建南京奥林匹克体育中心和苏州创投工业坊两个城市场景的点云数据集。利用背包式三维激光扫描仪获取原始点云数据,经过点云配准、点云分块、点云滤波、点云标注等数据预处理,最终得到完整的大场景数据集,包括训练样本和验证样本。(2)为了验证构建数据集的正确性与可靠性,选择Point Net++、Shell Net、Rand LA-Net三个基于多层感知机的网络模型进行训练,并与传统的SVM方法进行对比。结果表明,在苏州市创投工业坊数据集上对建筑的分类准确率分别为98.41%、98.61%、92.60%,对杆状物的分类准确率为73.02%、75.31%、74.25%,说明本文所构建的大场景数据集在三维城市场景中具有良好的点云分类效果。(3)为了提高自动化分类的时间效率,本文提出了一种RS-Shell Net网络模型,在原始Shell Net模型中融合随机采样技术,实现对原始点云的高效采样。在保证精度的前提下,该模型对原始点云数据进行简化,使得网络模型处理的数据更少。结果表明,在苏州市创投工业坊数据集上,该模型对建筑的分类准确率为93.55%,训练时间比原模型减少24.57%,提高了网络训练效率。
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