检索结果-内蒙古大学图书馆

您好，读者！请登录

内蒙古大学图书馆

首页
概况
党建
资源
服务
科研支持
- 论文收录引用证明
- 科技查新
知识产权
档案馆
帮助

咨询与建议

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

您的常用邮箱：*

您的手机号码：*

问题描述：

当前已输入0个字，您还可以输入200个字

全部搜索
期刊论文
图书
学位论文
标准
纸本馆藏
外文资源发现
数据库导航
超星发现

高级检索

时间限定

出版年份：

-

文献类型

图书期刊文献学位论文多媒体

馆藏选择

电子馆藏纸本馆藏

核心期刊

全部期刊 SCI 收录期刊 SSCI 收录期刊 EI 收录期刊 CSCD 收录期刊 CSSCI 收录期刊

语言

中文英文

文献类型

期刊文献图书学位论文标准纸本馆藏

帮助

文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

所选分类

>> <<

限定检索结果

文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 软件工程
1 篇 教育学
- 1 篇 教育学

主题

2 篇 异质信息网络表示...
1 篇 推荐系统
1 篇 课程推荐
1 篇 多视图机
1 篇 深度学习
1 篇 多源异构数据
1 篇 评分预测
1 篇 多头注意力机制

机构

1 篇 北京邮电大学
1 篇 山东师范大学

作者

1 篇 毛倩
1 篇 韩霄天

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=异质信息网络表示学习"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

面向课程推荐的异质信息网络表示学习方法研究

面向课程推荐的异质信息网络表示学习方法研究

引用

作者：毛倩山东师范大学

学位级别：硕士

面对在线教育平台提供的海量课程资源,如何快速精准地为学习者推荐适合的课程是学术界和企业界共同关注的问题。虽然传统的课程推荐方法具有一定的效果,但是存在着冷启动和推荐效果不佳等问题。随着在线教育数据量的增长和异质信息网络... 详细信息

面对在线教育平台提供的海量课程资源,如何快速精准地为学习者推荐适合的课程是学术界和企业界共同关注的问题。虽然传统的课程推荐方法具有一定的效果,但是存在着冷启动和推荐效果不佳等问题。随着在线教育数据量的增长和异质信息网络的深入研究,异质信息网络表示学习方法为课程推荐提供了新的解决思路。面向课程推荐的异质信息网络表示学习方法研究成为当前在线教育领域的研究热点之一。目前,利用异质信息网络表示学习方法进行课程推荐面临重要挑战:未能充分利用隐式反馈数据导致推荐算法的性能不佳;显式反馈数据利用不足造成推荐效果不理想;冷启动问题和高方差问题导致实际应用效果不尽如人意。针对这些问题,本论文以大型开放式网络课程(Massive Open Online Courses,MOOC)平台为依托,开展面向课程推荐的异质信息网络表示学习方法研究,并通过学习者-课程链路预测和课程推荐等教学应用验证所提方法的有效性。论文的主要创新成果如下:(1)提出了基于多粒度在线学习行为数据的异质信息网络表示学习方法(MGOLBD),解决未能充分利用隐式反馈数据导致推荐算法性能不佳的问题。首先,基于多种相似度计算生成学习者-学习者相似度矩阵和课程-课程相似度矩阵,基于学习者的隐式学习行为反馈数据生成学习行为隐式反馈矩阵,依据这些矩阵得到的多粒度学习行为构建了一个包含直接交互信息和间接交互信息的在线学习行为异质信息网络(Online Learning Behavior Heterogeneous Information Network,OLBHIN);其次,利用图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)学习元路径的表示,并使用注意力机制学习元路径的重要性,对多条元路径表示进行加权融合生成高质量的学习者表示和课程表示,进一步增强OLBHIN的表达能力;最后,将学到的表示用于课程推荐以验证所提方法的有效性。(2)提出了基于多源教学数据的异质信息网络表示学习方法(MSTD),解决因显式反馈数据利用不足造成的推荐效果不理想的问题。首先,基于学习者在线评论数据依次构造显式学习行为反馈矩阵、学习者-学习者相似度矩阵、课程-课程相似度矩阵,并融合不同节点之间的隐式反馈矩阵构建了一个学习行为异质信息网络(Learning Behavior Heterogeneous Information Network,LBHIN);其次,使用平均编码器编码元路径实例,将学到的表示经过两次加权求和以获得学习者和课程的高质量表达;最后,将得到的学习者表示和课程表示用于学习者-课程链路预测以验证所提方法的有效性。(3)提出了融合多源异构数据的在线教育异质信息网络表示学习方法(MSHDF),一定程度上解决了冷启动和高方差等问题。首先,融合上述LBHIN和OLBHIN,构建在线教育异质信息网络(Online Education Heterogeneous Information Network,OEHIN),旨在解决由于冷启动问题导致的课程推荐效率不高的问题;其次,使用GCN学习元路径的表示,利用多头注意力机制得到元路径的权重,并对元路径的表示进行加权求和得到节点的最终表达,在降低方差的同时,防止过拟合;最后,将学到的学习者表示和课程表示用于课程推荐以验证所提方法的有效性。本文分别在Xuetang X数据集、MOOCCube数据集和Xuetang X平台706门课程对应在线评论数据集上进行了大量实验,采用多种评价指标评估方法的有效性。实验结果表明,本文提出的一系列方法在一定程度上提升了课程推荐的性能,达到了预期的推荐效果。

关键词：课程推荐异质信息网络表示学习多源异构数据多头注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于异质信息网络融合属性和文本信息的推荐算法研究

基于异质信息网络融合属性和文本信息的推荐算法研究

引用

作者：韩霄天北京邮电大学

学位级别：硕士

推荐系统在过去几年中得到了很好的研究。作为推荐系统中的典型代表协同过滤算法已广泛用于根据用户的历史购买行为或对商品评分为用户推荐商品。然而,当用户和商品之间的交互信息不足时,协同过滤算法通常会给出较低精度的推荐。作为协... 详细信息

推荐系统在过去几年中得到了很好的研究。作为推荐系统中的典型代表协同过滤算法已广泛用于根据用户的历史购买行为或对商品评分为用户推荐商品。然而,当用户和商品之间的交互信息不足时,协同过滤算法通常会给出较低精度的推荐。作为协同过滤算法的代表,隐向量模型主要利用用户和商品之间的评分信息,尽管最近有些模型可以使用一些辅助信息(例如,社交网络,异质信息),但是现有推荐的隐向量模型通常只利用用户和商品之间的历史交互信息而不区分用户和商品的不同方面的信息。然而,在丰富的社交媒体和电商交易中,用户和商品的隐向量可能源于不同方面,例如,电影推荐中的用户的隐向量可能来自电影类型或导演,所以推荐系统广泛存在的异质信息可以被用来提升推荐系统的效果。针对推荐场景中广泛存在的异质信息,本论文提出用户和商品的方面层级的隐向量,并提出方面层级隐向量的协同过滤算法(Aspect-level Collaborative Filtering,简称ACF)。ACF模型将推荐系统中的丰富对象和对象之间的关系建模为异质信息网络,然后通过元路径提取用户和商品的不同方面的信息。此外,ACF模型还设计了一个深度神经网络用于学习用户和商品的不同的方面层级隐向量并将这些隐向量整合到推荐中。在三个真实数据集的实验表明,与传统的隐向量模型和最近的神经网络模型相比,本论文所提出的ACF模型可以显着改善推荐性能。在传统的推荐算法中,用户和商品之间普遍存在交互信息不足的问题即冷启动问题,为了解决冷启动问题,我们常常可以利用用户和商品交互的多视图数据,例如推荐系统中的用户对商品的评论文本。结构信息(即,评分交互信息)和文本信息(即评论)广泛存在于电子商务平台中,这两种信息构成了推荐系统中数据的两个典型视图。针对推荐系统中的多视图数据,本论文提出了利用深度模型对结构信息和文本信息进行表示学习的算法(Representation Learning with Depth and Breadth,简称RLDB),以有效地从这两种不同视图的数据中提取不同的表示。本论文首先提出了一种新的基于元路径的异质信息网络表示学习方法来处理用户和商品的结构信息,并使用卷积神经网络来处理文本信息。最后,提出了一种端到端的广度学习方法,通过采用多视图机将结构表示和文本表示有效地结合在一起并且在统一框架下共同优化了两种视图数据的特征表示,避免了首先提取特征然后融合它们的两阶段方法的两阶段优化方法。在三个真实数据集进行的大量实验证明了RLDB模型的有效性。这些实验不仅说明了RLDB模型在显著改善性能方面的优势,而且还显示了其在缓解冷启动问题方面的潜力。

关键词：推荐系统评分预测多视图机异质信息网络表示学习深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

没有更多数据了...

共1页 << < 1 > >>

检索报告对象比较合并检索0

隐藏清空

合并搜索

回到顶部

执行限定条件

内容：

评分：

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

订阅名称：

通借通还

温馨提示：

图书名称：

借书校区：

取书校区：

手机号码：

邮箱地址：

一卡通帐号：

电话和邮箱必须正确填写，我们会与您联系确认。

联系人：

所在院系：

联系邮箱：

联系电话：

内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号邮编: 010021

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：