检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：欧阳杰丁鹏桂睿凡刘涛贾评家万义向磊 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新大道999号

本发明涉及工业数据采集可视化技术领域，尤其是一种基于像素点数量的高频时序数据实时稀疏显示方法，包括在计算机图形界面显示时序数据点的波形图时，采用的是描点显示方法，将实际坐标系中的点转为像素坐标系点进行描点，时间序列为... 详细信息

标准号: CN110597697A

本发明涉及工业数据采集可视化技术领域，尤其是一种基于像素点数量的高频时序数据实时稀疏显示方法，包括在计算机图形界面显示时序数据点的波形图时，采用的是描点显示方法，将实际坐标系中的点转为像素坐标系点进行描点，时间序列为横坐标，幅值为纵坐标，时间序列转横坐标像素，幅值转纵坐标像素，然后点与点之间通过折线进行连接。由于在高频数据采集情况下，数据点密度很大，如果完全不失真实时显示信号波形曲线会消耗大量的计算机性能及网络性能，本方法提出一种基于像素点数量的数据稀疏方法，可在不提高计算机硬件性能的情况下、不失真的实时显示出信号的波形曲线。

关键词：实时显示像素点描点像素计算机图形界面折线工业数据采集计算机硬件可视化技术像素坐标系波形曲线高频数据时间序列时序数据数据稀疏网络性能信号波形波形图时间序数据点序数稀疏失真采集消耗计算机

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一种基于全连接网络的稀疏导波数据恢复方法

一种基于全连接网络的稀疏导波数据恢复方法

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作者：李健王筱岑刘洋王鼎鹏童君开曾周末 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明提出了一种基于全连接网络的稀疏导波数据恢复方法，用以解决现有成像方法的成像质量受限于因换能器数量减少导致的波场数据稀疏的问题；该方法步骤包括：首先，建立稠密波场‑速度分布图数据库，并对稠密波场进行降采样获得稀疏波... 详细信息

标准号: CN114841892A

本发明提出了一种基于全连接网络的稀疏导波数据恢复方法，用以解决现有成像方法的成像质量受限于因换能器数量减少导致的波场数据稀疏的问题；该方法步骤包括：首先，建立稠密波场‑速度分布图数据库，并对稠密波场进行降采样获得稀疏波场‑速度分布图数据库；其次，利用压缩传感对稀疏波场进行粗略重构，恢复出次稠密波场；然后将次稠密波场输入全连接网络模型中进行精细重构，得到预测的稠密波场；最后，将预测的稠密波场输入导波快速成像系统进行数据恢复质量与成像性能评估。本发明可以减少换能器的数量、降低数据传输、数据存储的难度，同时保证成像质量。

关键词：波场稠密成像速度分布图连接网络数据恢复换能器稀疏波导波重构数据库成像性能快速成像数据传输数据存储数据稀疏数量减少降采样预测传感受限稀疏精细压缩评估恢复保证

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稀疏数据的收缩算术

稀疏数据的收缩算术

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作者： A·R·阿普 P·苏提 J·博伊斯 S·马伊尤兰 M·阿波达卡 A·T·莱克 J·霍兰 V·兰加纳坦 A·科克 L·徐 N·卡布拉索斯美国加利福尼亚

本文描述的实施例提供了指令和相关联的逻辑，以使包括张量加速器的处理资源能够执行稀疏子矩阵运算的优化计算。一个实施例提供了用于将数值变换应用于矩阵数据以增加数据稀疏性的硬件逻辑。当压缩矩阵数据时，增加稀疏性可以得到较高... 详细信息

标准号: CN112819682A

本文描述的实施例提供了指令和相关联的逻辑，以使包括张量加速器的处理资源能够执行稀疏子矩阵运算的优化计算。一个实施例提供了用于将数值变换应用于矩阵数据以增加数据稀疏性的硬件逻辑。当压缩矩阵数据时，增加稀疏性可以得到较高的压缩率。

关键词：矩阵数据处理资源数据稀疏数值变换硬件逻辑优化计算稀疏性压缩率子矩阵加速器稀疏运算指令关联压缩应用

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一种人类出行稀疏轨迹数据插值重构方法

一种人类出行稀疏轨迹数据插值重构方法

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作者：张恒才李明晓陆锋仇培元彭澎程诗奋 100101 北京市朝阳区大屯路甲11号

本发明公开了一种人类出行稀疏轨迹数据插值重构方法，包括：从移动对象原始轨迹数据集中分别提取每个移动对象的活动锚点数据集M；基于活动锚点数据集M之间的相似度，对移动对象分类，得到移动对象分类数据集F；基于从移动对象分类数据... 详细信息

标准号: CN110399919A

本发明公开了一种人类出行稀疏轨迹数据插值重构方法，包括：从移动对象原始轨迹数据集中分别提取每个移动对象的活动锚点数据集M；基于活动锚点数据集M之间的相似度，对移动对象分类，得到移动对象分类数据集F；基于从移动对象分类数据集F中提取到的轨迹片段，构建训练数据集X；利用训练数据集X对插值重构模型训练，得到训练后的插值重构模型；将待重构的稀疏轨迹数据集输入训练后的插值重构模型，输出重构的精细轨迹数据集。本发明通过对移动对象进行聚类，合并相似的轨迹弥补个体建模的数据稀疏性问题；并考虑不同缺失模式的轨迹数据对重构结果的影响；实现了低采样率人类出行轨迹数据的插值重构，提高了人类出行轨迹数据的时空精细尺度。

关键词：轨迹数据移动对象重构分类数据集训练数据集点数据重构的出行稀疏精细低采样率轨迹片段模型训练缺失模式数据集中数据稀疏原始轨迹相似度对插构建建模聚类尺度时空合并输出分类

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基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法

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工程科学与技术 2019年第1期51卷 189-196页

作者：李征段垒河南大学计算机与信息工程学院河南开封475004 三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室湖北宜昌443002

针对传统协同过滤推荐方法中的用户项目评分数据稀疏和推荐准确度不高的问题,提出了一种基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法。首先,分析用户对项目类型的偏好,计算用户兴趣评分并进行矩阵填充;然后,考虑用户主观评分差异化及项目... 详细信息

针对传统协同过滤推荐方法中的用户项目评分数据稀疏和推荐准确度不高的问题,提出了一种基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法。首先,分析用户对项目类型的偏好,计算用户兴趣评分并进行矩阵填充;然后,考虑用户主观评分差异化及项目自身质量的影响,对传统皮尔逊相关系数进行改进,并基于已填充评分矩阵进行用户相似性及项目相似性计算;在此基础上分别基于用户和项目两个方面进行评分预测,并将两者的预测评分进行加权求和,进而进行混合推荐;最后,以Movielens100k为数据集进行实验,先分析了用户兴趣评分矩阵的填充效果,再将文中方法和传统协同过滤混合推荐方法以及文献中提出方法进行了对比分析。实验结果表明;提出的评分矩阵填充方法能有效缓解数据稀疏的影响,填充效果优于传统评分矩阵填充方法;提出的改进混合推荐方法(IHRIRF)比传统的混合协同过滤推荐方法HCFR及WPCC方法具有更好地推荐效果。

关键词：协同过滤数据稀疏评分差异化混合推荐皮尔逊相关系数

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面向知识迁移的跨领域推荐算法研究进展

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计算机科学与探索 2020年第11期14卷 1813-1827页

作者：任豪刘柏嵩孙金杨宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

由数据分布不均衡产生的数据稀疏和冷启动问题制约着个性化推荐系统进一步发展。随着迁移学习技术兴起,基于迁移学习的跨领域推荐为解决该类问题提供了可能。面向知识迁移的跨领域推荐算法通过迁移与目标领域不同但相关的辅助知识来解... 详细信息

由数据分布不均衡产生的数据稀疏和冷启动问题制约着个性化推荐系统进一步发展。随着迁移学习技术兴起,基于迁移学习的跨领域推荐为解决该类问题提供了可能。面向知识迁移的跨领域推荐算法通过迁移与目标领域不同但相关的辅助知识来解决目标领域中的推荐任务,提高目标域的推荐性能。而深度学习在非线性特征的学习和表示上的独特优势进一步提升了深度跨域推荐的算法性能。对近年来面向知识迁移的跨领域推荐算法展开综述,将当前主流算法分为传统跨领域推荐算法和深度跨领域推荐算法两大类,又按照应用的不同知识迁移技术对两大类跨域推荐算法分别梳理和阐述,从模型的可解释性、适用场景、用户特征的描述能力、模型评价等不同角度对当前各类跨域推荐算法做出深度分析和比较,总结其存在的问题和不足,探讨可能的解决方法,展望未来的研究趋势。

关键词：数据稀疏迁移学习知识迁移跨领域推荐

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基于异构信息融合的广告响应预测方法

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中国科学：信息科学 2019年第1期49卷 17-41页

作者：单丽莉林磊孙承杰哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为了更有效地挖掘用户、上下文和广告之间的三维交互关系,张量分解模型开始被用于解决实时竞价广告响应预测问题.然而实时竞价广告响应预测面临严峻的数据稀疏和冷启动问题,尤其是广告转化率预测,单纯地依靠某类或某些信息很难有效地解... 详细信息

为了更有效地挖掘用户、上下文和广告之间的三维交互关系,张量分解模型开始被用于解决实时竞价广告响应预测问题.然而实时竞价广告响应预测面临严峻的数据稀疏和冷启动问题,尤其是广告转化率预测,单纯地依靠某类或某些信息很难有效地解决这些问题,只有同时综合利用各种各样的异质、异构信息才能有效地应对这些问题.本文面向张量分解模型,提出了基于异构信息融合的综合解决方案来解决数据稀疏问题.该方案针对不同信息的性能、类型、结构、存在方式和作用特点等,提出了不同的融合策略和不同的实现方法,提升了基于张量分解模型的广告响应预测方法的可靠性和准确性,有效地缓解了需求方平台进行广告响应预测时面临的严峻数据稀疏问题.在选定数据集上基于异构信息融合的模型预测性能与基准方法相比取得了显著的提升.

关键词：实时竞价广告广告响应预测张量分解异构信息融合数据稀疏冷启动预测方法

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利用知识图谱的推荐系统研究综述

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计算机工程与应用 2023年第4期59卷 30-42页

作者：张明星张骁雄刘姗姗田昊杨琴琴南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 国防科技大学第六十三研究所南京210007 南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210044

随着互联网的快速发展,如何从海量数据中筛选实际需要的信息变得尤为重要。推荐系统作为一种信息过滤的方法,旨在为用户推荐个性化内容。传统推荐算法中普遍存在数据稀疏和冷启动问题,近年来,研究者利用知识图谱中丰富的实体与关系信息... 详细信息

随着互联网的快速发展,如何从海量数据中筛选实际需要的信息变得尤为重要。推荐系统作为一种信息过滤的方法,旨在为用户推荐个性化内容。传统推荐算法中普遍存在数据稀疏和冷启动问题,近年来,研究者利用知识图谱中丰富的实体与关系信息,不仅能够缓解以上问题,同时增强了推荐系统的整体性能。利用知识图谱的推荐系统研究主要包括三方面内容:介绍推荐系统和知识图谱的基本概念,指出现有推荐算法的不足之处;根据不同核心技术详细分析利用知识图谱的推荐系统研究现状,评估不同方法的技术优势与挑战;总结相关应用场景和数据集信息,并展望未来发展前景。

关键词：推荐系统个性化内容知识图谱数据稀疏冷启动

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多任务联合学习的图卷积神经网络推荐

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计算机工程与应用 2024年第4期60卷 306-314页

作者：王永贵邹赫宇辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

基于图神经网络的协同过滤推荐可以更有效地挖掘用户项目之间的交互信息,但其性能依然受到数据稀疏和表征学习质量不高问题的影响,因此提出一种多任务联合学习的图卷积神经网络推荐(multi-task joint learning for graph convolutional ... 详细信息

基于图神经网络的协同过滤推荐可以更有效地挖掘用户项目之间的交互信息,但其性能依然受到数据稀疏和表征学习质量不高问题的影响,因此提出一种多任务联合学习的图卷积神经网络推荐(multi-task joint learning for graph convolutional neural network recommendations,MTJL-GCN)模型。利用图神经网络在用户-项目交互图上所聚集到的同质结构信息与初始嵌入信息形成结构邻居关系,设计节点邻居关系的对比学习辅助任务来缓解数据稀疏问题;向节点的原始表征添加随机的统一噪声进行表征级数据增强,构建节点表征关系的对比学习辅助任务,并提出直接优化对齐性和均匀性两个属性的学习目标来提高表征学习质量;将图协同过滤推荐任务与对比学习辅助任务和直接优化学习目标进行联合训练,从而提升推荐性能。在Amazon-books和Yelp2018两个公开数据集上进行实验,该模型在Recall@k和NDCG@k两个推荐性能指标上的表现均优于基线模型,证明了MTJL-GCN模型的有效性。

关键词：推荐算法图卷积神经网络对比学习表征学习数据稀疏协同过滤

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时空感知下基于结构相似度的Web服务质量预测

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重庆大学学报 2021年第1期44卷 88-96页

作者：夏会高旻邹淑重庆理工大学会计学院重庆400054 重庆大学大数据与软件学院重庆400044

随着云计算等新型服务计算的兴起,Web服务数量日益增长,相同或相似功能的Web服务也逐渐增多。为了向用户推荐更高质量的服务,精确地预测Web服务的QoS值成为亟待解决的重要问题。传统的协同过滤方法已经被广泛应用于QoS预测和Web服务推荐... 详细信息

随着云计算等新型服务计算的兴起,Web服务数量日益增长,相同或相似功能的Web服务也逐渐增多。为了向用户推荐更高质量的服务,精确地预测Web服务的QoS值成为亟待解决的重要问题。传统的协同过滤方法已经被广泛应用于QoS预测和Web服务推荐中,但因为数据稀疏和噪声问题导致QoS预测性能不好。为提高QoS预测的性能,文中通过分析用户服务QoS矩阵的时空特征,提出了一种基于全局和局部结构相似度的稀疏矩阵分解模型。该方法将QoS矩阵的相邻时间相似用户的网络环境相似性这一特征融入到矩阵分解中,并利用分解的因子对QoS矩阵进行低秩填充。这种方式在一定程度上消除了数据稀疏和噪声的影响。在真实Web服务调用数据集上进行实验,结果表明,该方法在预测精度上优于典型的协同过滤算法(相比于NMF,其MAE值最大下降了3.25%,RMSE值最大下降了6.65%;相比于SVD,其MAE值最大下降了3.67%,RMSE值最大下降了7.01%),能够有效地解决数据稀疏和噪声的问题。

关键词： QoS预测时空感知数据稀疏矩阵分解服务计算

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