基于深度知识学习的兴趣点推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,知识表示,神经网络,偏好预测,兴趣点推荐的论文, 主要内容为由于时代的发展,信息科技已经从新兴名词演化为了时代背景,网络正在不断地改变着人们的生活,其中基于位置的社交网络广泛活跃于人们生活中的各种领域。作为基于位置的社交网络中一项十分重要的研究内容,个性化兴趣点推荐在科研领域和生产界都是一个热点话题。在当前这个信息量爆炸的时代,如何有效且高效地为用户推荐其感兴趣的兴趣点是一个关键的问题。为解决兴趣点推荐现存的痛点问题,本文设计并实现了基于深度知识学习的兴趣点推荐系统。主要的工作包括:(1)将知识图谱特征学习引入到推荐系统当中,利用基于翻译的知识表示模型将知识图谱中的实体和关系表示成一个低维向量的形式。(2)使用长短期记忆神经网络模型的改进模型——基于时间衰减的长短期记忆神经网络和注意力机制对用户的偏好进行预测。(3)完成了兴趣点推荐系统的设计与开发。本系统使用分层模式,由上至下是交互层、在线层、离线层。交互层是本系统最终呈现出来的可视化结果,定义用户和商户通过Web端进行交互,实现了服务于兴趣点商户、平台用户和系统管理员三个角色的功能。在线层包括模型库和算法库,将交互层传来的数据进行计算并返回推荐结果。离线层包括建模部分和数据存储部分,分别对应模型训练和数据存储功能。本推荐系统最终通过了功能测试和性能测试,系统整体上符合预期标准。
基于情景感知的个性化音乐推荐方法研究
这是一篇关于推荐方法,情景感知,深度学习,偏好预测的论文, 主要内容为随着多元音乐文化的蓬勃发展,当今用户时刻都在接收各类新兴音乐文化,其喜好千差万别并向着差异化方向发展。各大音乐推荐系统虽然能减少用户的搜索时间,改善用户体验,但还是难以满足用户个性化需求。通过分析发现现有的音乐推荐系统一般只考虑用户与歌曲的二元关系,而忽略用户在听歌时所处的情景信息。因此对获取得到的情景相关数据进行充分分析,并采用合适的方式将情景特征融入推荐系统,具有重要的理论价值和实用价值。针对传统主题模型提取文本特征而精度不足问题,根据评论文本采用BERT预训练模型和自注意力机制技术提取歌曲特征,并采用长短时记忆网络学习用户偏好特征。根据情景特征的获取方法不同将可获取的情景特征分为显式情景特征和隐式情景特征。特别地,将隐式情景特征分为了情绪特征和交互特征。对于情绪特征的提取,基于需要对用户情绪进行细化的情感分类的考量,采用情感词典的方式进行提取。对于交互特征的提取,根据评分矩阵采用多层神经网络技术提取用户在隐含情景下和歌曲间的交互特征。考虑用户、歌曲与各情境特征间可能存在某种交互关系,设计了一种基于情景感知的个性化音乐推荐模型,同时加入两个情境平衡因子来减少融入情景信息所带来的预测误差。首先通过均方根误差评价指标进行了实验评估,确定了基于情景感知的个性化音乐推荐模型的两个情景平衡因子的取值,并与现有的音乐推荐方法进行了实验对比,实验结果表明其在推荐精度、结果多样性以及系统健壮性上具有较强优势。此外还讨论了特征维度对推荐效果的影响。
基于情景感知的个性化音乐推荐方法研究
这是一篇关于推荐方法,情景感知,深度学习,偏好预测的论文, 主要内容为随着多元音乐文化的蓬勃发展,当今用户时刻都在接收各类新兴音乐文化,其喜好千差万别并向着差异化方向发展。各大音乐推荐系统虽然能减少用户的搜索时间,改善用户体验,但还是难以满足用户个性化需求。通过分析发现现有的音乐推荐系统一般只考虑用户与歌曲的二元关系,而忽略用户在听歌时所处的情景信息。因此对获取得到的情景相关数据进行充分分析,并采用合适的方式将情景特征融入推荐系统,具有重要的理论价值和实用价值。针对传统主题模型提取文本特征而精度不足问题,根据评论文本采用BERT预训练模型和自注意力机制技术提取歌曲特征,并采用长短时记忆网络学习用户偏好特征。根据情景特征的获取方法不同将可获取的情景特征分为显式情景特征和隐式情景特征。特别地,将隐式情景特征分为了情绪特征和交互特征。对于情绪特征的提取,基于需要对用户情绪进行细化的情感分类的考量,采用情感词典的方式进行提取。对于交互特征的提取,根据评分矩阵采用多层神经网络技术提取用户在隐含情景下和歌曲间的交互特征。考虑用户、歌曲与各情境特征间可能存在某种交互关系,设计了一种基于情景感知的个性化音乐推荐模型,同时加入两个情境平衡因子来减少融入情景信息所带来的预测误差。首先通过均方根误差评价指标进行了实验评估,确定了基于情景感知的个性化音乐推荐模型的两个情景平衡因子的取值,并与现有的音乐推荐方法进行了实验对比,实验结果表明其在推荐精度、结果多样性以及系统健壮性上具有较强优势。此外还讨论了特征维度对推荐效果的影响。
融合静态特征和动态特征的推荐方法研究
这是一篇关于推荐系统,深度学习,静态特征,动态特征,偏好预测的论文, 主要内容为信息的快速增长使得人们难以从海量的数据中快速找到自己需要的信息,以门户网站和搜索引擎为代表的应用难以有效的解决该问题,推荐系统为该问题提供了一种可行的解决方案。在作为一种帮助用户快速检索信息的手段同时,推荐系统也为众多公司带来了巨大的利益,因此受到众多学者的关注,相关研究成果也层出不穷。对推荐方法的深入研究,探索出具有较高准确率的推荐算法,从而高效地为用户推荐合适的信息,具有重要的理论价值和实用价值。给出了基于深度学习的推荐方法的一般流程,将其划分为特征提取、偏好预测和推荐三个阶段。对用户和物品的固有特征进行了分析,指出大多数情况下基于隐私的考虑,很难获得用户的固有属性,目前推荐系统的研究主要以用户和物品的交互行为数据为基础,而用户对物品的偏好以及用户和物品本身的信息通常为这类数据的重要组成部分,这种以偏好、用户和物品为核心的推荐方法适用于多种场景,包括电影推荐、新闻推荐、商品推荐等。在此前提下,对用户与物品的交互行为数据进行了分析和分类,提出从静态和动态两个角度对用户与物品的交互行为数据进行分析,提取用户和物品的静态特征和动态特征,给出了具体的提取方法,并针对推荐的需求,对两类特征进行了融合。基于融合后的用户和物品特征,设计了一种用户对物品的偏好预测模型,并根据该预测模型给出了相应的推荐方法。对所提出的推荐方法进行了实验验证,为方便实验工作的展开,在实验环节仅使用了电影这种具有代表性的数据集,结果表明方法在一定程度上具有更好的推荐效果,验证了方法的有效性。同时讨论了特征维度、序列长度等参数对推荐效果的影响。
基于深度知识学习的兴趣点推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,知识表示,神经网络,偏好预测,兴趣点推荐的论文, 主要内容为由于时代的发展,信息科技已经从新兴名词演化为了时代背景,网络正在不断地改变着人们的生活,其中基于位置的社交网络广泛活跃于人们生活中的各种领域。作为基于位置的社交网络中一项十分重要的研究内容,个性化兴趣点推荐在科研领域和生产界都是一个热点话题。在当前这个信息量爆炸的时代,如何有效且高效地为用户推荐其感兴趣的兴趣点是一个关键的问题。为解决兴趣点推荐现存的痛点问题,本文设计并实现了基于深度知识学习的兴趣点推荐系统。主要的工作包括:(1)将知识图谱特征学习引入到推荐系统当中,利用基于翻译的知识表示模型将知识图谱中的实体和关系表示成一个低维向量的形式。(2)使用长短期记忆神经网络模型的改进模型——基于时间衰减的长短期记忆神经网络和注意力机制对用户的偏好进行预测。(3)完成了兴趣点推荐系统的设计与开发。本系统使用分层模式,由上至下是交互层、在线层、离线层。交互层是本系统最终呈现出来的可视化结果,定义用户和商户通过Web端进行交互,实现了服务于兴趣点商户、平台用户和系统管理员三个角色的功能。在线层包括模型库和算法库,将交互层传来的数据进行计算并返回推荐结果。离线层包括建模部分和数据存储部分,分别对应模型训练和数据存储功能。本推荐系统最终通过了功能测试和性能测试,系统整体上符合预期标准。
基于情景感知的个性化音乐推荐方法研究
这是一篇关于推荐方法,情景感知,深度学习,偏好预测的论文, 主要内容为随着多元音乐文化的蓬勃发展,当今用户时刻都在接收各类新兴音乐文化,其喜好千差万别并向着差异化方向发展。各大音乐推荐系统虽然能减少用户的搜索时间,改善用户体验,但还是难以满足用户个性化需求。通过分析发现现有的音乐推荐系统一般只考虑用户与歌曲的二元关系,而忽略用户在听歌时所处的情景信息。因此对获取得到的情景相关数据进行充分分析,并采用合适的方式将情景特征融入推荐系统,具有重要的理论价值和实用价值。针对传统主题模型提取文本特征而精度不足问题,根据评论文本采用BERT预训练模型和自注意力机制技术提取歌曲特征,并采用长短时记忆网络学习用户偏好特征。根据情景特征的获取方法不同将可获取的情景特征分为显式情景特征和隐式情景特征。特别地,将隐式情景特征分为了情绪特征和交互特征。对于情绪特征的提取,基于需要对用户情绪进行细化的情感分类的考量,采用情感词典的方式进行提取。对于交互特征的提取,根据评分矩阵采用多层神经网络技术提取用户在隐含情景下和歌曲间的交互特征。考虑用户、歌曲与各情境特征间可能存在某种交互关系,设计了一种基于情景感知的个性化音乐推荐模型,同时加入两个情境平衡因子来减少融入情景信息所带来的预测误差。首先通过均方根误差评价指标进行了实验评估,确定了基于情景感知的个性化音乐推荐模型的两个情景平衡因子的取值,并与现有的音乐推荐方法进行了实验对比,实验结果表明其在推荐精度、结果多样性以及系统健壮性上具有较强优势。此外还讨论了特征维度对推荐效果的影响。
融合社会化标签的推荐算法研究与实现
这是一篇关于推荐系统,偏好预测,社会化标签,协同过滤,神经网络的论文, 主要内容为随着技术的进步,我国的网络普及率在世界名列前茅。同时人们的思想越来越开放,面对新鲜事物较之过去也更容易接受。网络文学、网络大电影,电子商务、短视频等逐渐流行起来,即有利于我国的经济发展,又丰富了人们的精神生活。但在这信息飞速膨胀的年代,信息的质量参差不齐,人们的兴趣偏好也有很大的差异。如何才能从过载的信息中快速定位到有效信息,成为研究者新的聚焦点。传统搜索引擎的出现有效地缓解了信息飞速增长带来的压力,而推荐系统概念的提出更标志着服务从被动转向主动。同时随着Web2.0时代的到来,社会化标签系统为网络服务注入了新活力。人们不再局限于传统的评分、评论,而是可以选择为网络平台的内容贴上个性化的标签。这样既可以用以凸显自身个性,也可以为他人对内容的选择提供参考。社会化标签系统有效地提高了用户在平台的参与度,增强用户黏性。同时社会化标签作为一种交互模式,其所带来的交互信息,也为推荐系统带来了新的可作为推荐依据的数据信息。近年来,相关研究者们更偏向于对传统利用评分系统的评分信息实现的推荐算法进行深入研究,也有针对社会化标签信息建立相关的模型进行推荐研究的。但少有针对将两种不同的交互方式所带来的交互信息综合在一起对相应的场景进行推荐的相关研究。因此,本文旨在面对社会化标签信息和一般的评分信息或隐式反馈信息等两类交互信息综合在一起的场景下,针对该类情况进行相关推荐算法的深入研究。首先本文结合二部图理论、三部图理论对该综合场景建立三部图模型。另一方面通过将标签信息、评分信息等视作交互上下文由此只使用相应的二部图模型。在这两种模型的基础上,充分考虑到了不同评分信息和标签交互信息对这两种模型的边进行了加权,然后依照加权后的模型结合协同过滤算法完成在该类综合场景下的推荐。另一方面,本文同样考虑到时间效应对推荐的影响。结合上述方法,在完成相关基于交互的时间效应的时间权重计算后,本文一方面选择将该权值融入上述方法的相似度计算过程中,另一方面尝试将其应用于偏好预测的过程中,并将两者进行比较。同时本文还利用用户选择物品的序列完成对物品转移概率的计算,并以之为基础对预测的偏好值进行调整。另一方面,近些年来神经网络、深度学习十分火热。也有很多研究者选择使用神经网络建模完成推荐的相关工作。因此本文还以FISM模型,NCF的GMF和MLP模型为基础。通过自编码器从不同角度利用不同来源的数据信息提取出用户和物品的潜在特征,并将之融入模型,使得模型能够更有效地利用综合场景下不同类型的信息。同时,本文针对提取特征向量的维度、负采样的比例和自编码器的隐藏层层数,训练轮数设计了相关的实验,比较其对推荐结果的影响。
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