7个研究背景和意义示例,教你写计算机双向循环神经网络论文

今天分享的是关于双向循环神经网络的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到双向循环神经网络等主题,本文能够帮助到你

基于异构信息网络的个性化推荐算法研究

这是一篇关于推荐系统,情感分析,异构信息网络,双向循环神经网络的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,由于推荐系统通过采用海量数据挖掘的方式,为用户快速准确地筛选出所需要的信息,提供个性化服务和决策支持,而成为近年来的研究热点。特别是随着深度学习的发展,研究人员已经提出了大量高效的智能推荐算法和应用平台。但是由于推荐系统的数据稀疏性、冷启动以及难以解释性等问题,个性化推荐方法仍存在一些问题亟需进一步的改进。本文通过结合用户评论信息缓解数据稀疏性和冷启动问题,并结合上下文信息,构建异构信息网络(HIN)模型,增强深度学习方法的可解释性,进而提高推荐系统的准确性。具体工作内容如下:(1)提出了结合情感分析的异构信息网络推荐模型(HRCSA)。该模型首先利用门控循环单元神经网络对用户评论进行情感分析,实现用户情感分类。然后,融合用户、项目属性特征和用户评论信息,利用HIN,建立用户与项目之间的关联,生成元路径实例。最后,将<用户、元路径、项目>三项交互带入评分预测模型中预测用户评分。HRCSA在两个数据集上进行验证,评估结果显示HRCSA模型优于MF、BPR、SVD、MFPR、MCRec和HREec等基线模型。(2)提出了结合BRNN的异构信息网络推荐模型(HCBRec)。研究在HRCSA模型的基础上,选用BRNN网络,利用该网络不仅能根据前一时刻和当前时刻的输入信息进行推测,还能将后续信息也考虑其中的特点。提取<用户、元路径、项目>三项交互的上下文信息,进行用户评分预测。实验结果表明,HCBRec在Douban＿movie、Douban＿book以及Movie Lens100k三个数据集上的预测准确性较高于多种已有基线推荐模型。(3)为了验证HCBRec模型在实践应用中的可行性。设计并实现了个性化书籍推荐系统。从用户需求出发,设计系统数据库,使用Layui前端框架和Spring Boot后端框架完成系统搭建,证实了HCBRec模型的可行性。

基于知识图谱的推荐算法性能优化研究

这是一篇关于知识图谱,图卷积神经网络,双向循环神经网络,可解释性,冷启动的论文, 主要内容为如今,人们愈发认识到大数据的重要性。大数据的出现为人们提供了更多的选择,但人们若想要从大量的数据中获取到感兴趣的信息也会变得更加困难。当面对大规模的数据时,由于数据量大且种类多样,人们无法快速的筛选出自己感兴趣的内容,因此会降低信息筛选的效率。为了解决此类问题,许多研究者开始通过构建推荐模型来有效的对特征进行提取,从而完成数据筛选任务。而数据量在不断的增长,推荐系统所要承载的信息量也在不断增大,因此所带来的数据稀疏、冷启动和可解释性等问题也在愈发凸显。目前的许多推荐算法模型是将用户对某物品的评分信息与各类已搭建好的模型相结合,通过不断更新模型中参数取值,从而得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析。除此之外,无法有效的解决算法的冷启动问题。因此,针对可解释性和冷启动等问题,引入了知识图谱的概念,将知识图谱与深度学习模型相结合,从而提高算法的精确率。主要研究工作如下:(1)针对推荐算法的可解释性问题,提出了基于知识图谱的多路径双向循环神经网络推荐算法(KG-BiLSTM)。首先,将获取到的数据集进行预处理。整理成标准形式,而后将各类数据以图的形式构建知识图谱,添加头实体、关系、尾实体。根据构建好的知识图谱进行路径提取,对于每个用户-项目对,提取出多条不同的路径信息,将多路径逐一输入到双向循环神经网络中。其次,对于网络训练出的每个结点隐向量,加入一层注意力机制,从而避免路径所经过的各结点信息丢失。最终针对每条路径,循环神经网络和注意力机制共同预测出其特征向量,将各条路径的特征向量统一输入到平均池化层中,利用池化层来区分各条路径的重要程度,从而使最终预测结果更加准确。(2)针对推荐算法的冷启动问题提出了基于知识图谱的多属性图卷积神经网络推荐算法(KG-SimGCN)。首先对各用户、项目和属性结点进行预编码,生成嵌入向量。其次利用已构建好的物品知识图谱,提取出待预测项目的各属性结点和连接关系,将其输入到图卷积神经网络中进行训练。对于项目结点,通过相似度计算得出与其邻居结点的相似程度,根据相似度值来融合邻居结点的属性信息。从而将属性特征和相似结点特征两部分与项目特征向量相融合,保证物品特征的完整性。最后,加入一层Dropout层,随机丢弃结点特征,保证模型的鲁棒性。运用乘积运算将用户预测向量和物品预测向量结合,最终,得到用户对某物品的评分结果。

基于蓝牙AoA鲁棒性定位系统的设计与实现

这是一篇关于室内定位,蓝牙定位,误差优化,双向循环神经网络的论文, 主要内容为随着通讯技术的不断发展,室内定位技术也趋于多样化,其中蓝牙定位因其低功耗、低成本、高精度的特性是目前室内定位领域的热门研究对象。蓝牙定位技术能够在不依赖于基站和卫星信号的情况下,实现室内和室外的定位服务,相比于其他定位技术,蓝牙定位可以通过使用低功耗蓝牙模块,延长设备的电池寿命,提高设备的使用时间,减少用户的充电次数。但是蓝牙定位因信号多径损失、基站设备安装误差明显、数据采集进程管理难度较高等特点而迫切的需要结合定位算法和定位系统以提供用户更加稳定的定位服务。基于上述的背景,本文设计并实现了基于蓝牙AoA的鲁棒性定位系统。该系统能够统一管理定位服务所需要的基础数据服务以及对应服务产生的数据。系统与Wi-Fi/地磁等多源融合定位云平台结合,能够利用手机采集的额外数据对外提供更加稳定的融合定位服务。在开发本系统前,根据实际的定位需求设计了安装误差优化、定位精度预估等系统功能点。本文按照软件工程开发原则,设计并实现了多模块、低耦合、易扩展的蓝牙定位系统。首先本文分析了系统的定位环境以及环境所带来的定位需求,针对定位需求产生了系统的实际定位功能,然后与非功能点结合得出整个系统的技术框架和存储结构。通过系统的整体技术架构和存储结构设计并实现所有的功能点,最后通过测试用例发现系统漏洞,实现迭代开发。目前本文完成了所有的开发和测试工作。本文实现的定位系统在北京邮电大学新科研楼1楼进行了定位测试,在80%的区域定位精度在2米以内,同时因为融合机制的存在,在蓝牙基站信号薄弱的区域也能够提供误差在3米以内的定位结果。最后系统能够简化用户的定位流程,统筹管理定位产生的所有数据,为用户提供便捷的服务。