检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2022年第12期16卷 2775-2787页

作者：徐光生王士同江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

当数据是多模态时,如果在训练阶段没有足够或完整的目标数据可参与训练,则可能导致训练效果较差甚至失败。为了解决该问题,提出了一个基于潜在的低秩约束的不完整模态迁移学习算法(IMTL)。所提算法通过两方面来解决不完整模态问题:一方... 详细信息

当数据是多模态时,如果在训练阶段没有足够或完整的目标数据可参与训练,则可能导致训练效果较差甚至失败。为了解决该问题,提出了一个基于潜在的低秩约束的不完整模态迁移学习算法(IMTL)。所提算法通过两方面来解决不完整模态问题:一方面,基于低秩约束子空间框架,引入潜在因素来挖掘目标域中缺失的模态信息,然后借助具有完整模态的辅助数据集,通过跨模态或跨数据集方向的迁移学习来帮助模态或数据集之间的数据对齐;另一方面,利用少量标记目标数据来完成监督信息对齐从而保持目标数据在迁移学习过程中的内在结构。实验结果表明,所提算法较之于传统的迁移学习算法有明显优势;即使对于不完整的目标数据,也可以显著地提高分类性能。

关键词：迁移学习不完整模态潜在的低秩约束

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融合社交关系和知识图谱的推荐算法

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计算机科学与探索 2023年第1期17卷 238-250页

作者：高仰刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

推荐系统可以帮助用户快速发现有用信息,有效提高用户的检索效率,然而推荐系统存在数据稀疏性、冷启动等问题,现有的融合了社交关系的推荐算法大多忽略了社交关系数据的稀疏性,且同时融合社交关系和物品属性数据的推荐算法较少。为解决... 详细信息

推荐系统可以帮助用户快速发现有用信息,有效提高用户的检索效率,然而推荐系统存在数据稀疏性、冷启动等问题,现有的融合了社交关系的推荐算法大多忽略了社交关系数据的稀疏性,且同时融合社交关系和物品属性数据的推荐算法较少。为解决这方面的问题,提出了一种融合社交关系和知识图谱的推荐算法(MSAKR)。首先,该算法通过图卷积神经网络提取用户的社交关系得到用户的特征向量,采用图中心性筛选邻居,采用word2vec模型思想生成虚拟邻居,从而缓解社交数据的稀疏性,采用注意力机制来聚集邻居;其次,采用多任务学习和基于语义的匹配模型来提取物品属性知识图谱信息得到物品的特征向量;最后,根据得到的用户和物品特征向量向用户综合推荐。为验证提出算法的性能,在真实数据集豆瓣和Yelp上进行实验验证,分别使用点击率预测和Top-K推荐来评估模型性能,实验结果表明,提出的模型优于其他的基准模型。

关键词：推荐算法图卷积神经网络社交网络知识图谱多任务学习

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融合知识图谱和短期偏好的推荐算法

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计算机科学与探索 2021年第6期15卷 1133-1144页

作者：高仰刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

近年来,将知识图谱作为辅助信息来增强推荐越来越受到研究者的关注。由于知识图谱学习任务的目标是还原知识图谱中三元组的关系,并非是以推荐任务为目标,导致了知识图谱学习任务很难高效地帮助推荐任务提升推荐性能。另外,用户兴趣易被... 详细信息

近年来,将知识图谱作为辅助信息来增强推荐越来越受到研究者的关注。由于知识图谱学习任务的目标是还原知识图谱中三元组的关系,并非是以推荐任务为目标,导致了知识图谱学习任务很难高效地帮助推荐任务提升推荐性能。另外,用户兴趣易被短期的环境和心情所影响。针对以上两点,提出了一种融合了知识图谱信息和短期偏好的推荐模型(MKASR)。首先,通过RippleNet算法提取用户和知识图谱实体的关系对,然后将这些关系对按照知识图谱三元组的形式存储和参与训练;采用基于注意力机制的双向GRU网络从用户近期交互的物品序列中提取用户的短期偏好;其次,采用多任务学习的方法同时训练知识图谱学习模块和推荐模块,并得到用户和物品的特征表示;最后,通过这些特征表示和用户的短期偏好向用户综合推荐。在真实数据集MovieLens-1M和Book-Crossing上进行实验,采用AUC、ACC、Precision和Recall指标进行评估,实验结果表明,提出的模型优于其他的基准模型。

关键词：推荐系统知识图谱短期偏好偏好传播多任务学习

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联合不相关回归和非负谱分析的无监督特征选择

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智能系统学报 2022年第2期17卷 303-313页

作者：朱星宇陈秀宏江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

在无标签高维数据普遍存在的数据挖掘和模式识别任务中,无监督特征选择是必不可少的预处理步骤。然而现有的大多数特征选择方法忽略了数据特征之间的相关性,选择出具有高冗余、低判别性的特征。本文提出一种基于联合不相关回归和非负谱... 详细信息

在无标签高维数据普遍存在的数据挖掘和模式识别任务中,无监督特征选择是必不可少的预处理步骤。然而现有的大多数特征选择方法忽略了数据特征之间的相关性,选择出具有高冗余、低判别性的特征。本文提出一种基于联合不相关回归和非负谱分析的无监督特征选择方法(joint uncorrelated regression and nonnegative spectral analysis for unsupervised feature selection),在选择不相关且具有判别性特征的同时,自适应动态确定数据之间的相似性关系,从而能获得更准确的数据结构和标签信息。而且,模型中广义不相关约束能够避免平凡解,所以此方法具有不相关回归和非负谱聚类两种特征选择方法的优点。本文还设计出一种求解模型的高效算法,并在多个数据集上进行了大量实验与分析,验证模型的优越性。

关键词：不相关回归非负谱分析冗余特征局部结构学习无监督学习自适应图特征选择判别性特征

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基于双重低秩分解的不完整多视图子空间学习

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智能系统学报 2022年第6期17卷 1084-1092页

作者：徐光生王士同江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

多视图数据在现实世界中应用广泛,各种视角和不同的传感器有助于更好的数据表示,然而,来自不同视图的数据具有较大的差异,尤其当多视图数据不完整时,可能导致训练效果较差甚至失败。为了解决该问题,本文提出了一个基于双重低秩分解的不... 详细信息

多视图数据在现实世界中应用广泛,各种视角和不同的传感器有助于更好的数据表示,然而,来自不同视图的数据具有较大的差异,尤其当多视图数据不完整时,可能导致训练效果较差甚至失败。为了解决该问题,本文提出了一个基于双重低秩分解的不完整多视图子空间学习算法。所提算法通过两方面来解决不完整多视图问题:一方面,基于双重低秩分解子空间框架,引入潜在因子来挖掘多视图数据中缺失的信息;另一方面,通过预先学习的多视图数据低维特征获得更好的鲁棒性,并以有监督的方式来指导双重低秩分解。实验结果证明,所提算法较之前的多视图子空间学习算法有明显优势;即使对于不完整的多视图数据,该算法也具有良好的分类性能。

关键词：子空间学习监督学习不完整多视图潜在因子低秩约束双重低秩分解特征对齐低维特征

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增量采样聚类驱动的新闻事件发现

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智能系统学报 2020年第6期15卷 1175-1184页

作者：陈晓琪谢振平刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

为获得更好的事件发现和代表性新闻抽取性能,引入数据集代表点采样聚类的视角,研究实现了一种事件发现及表示的集成分析方法。对于给定的新闻流数据,首先引入信息支撑度定义新闻间关系权重和事件关系权重,并通过引入双层近邻传播算法的... 详细信息

为获得更好的事件发现和代表性新闻抽取性能,引入数据集代表点采样聚类的视角,研究实现了一种事件发现及表示的集成分析方法。对于给定的新闻流数据,首先引入信息支撑度定义新闻间关系权重和事件关系权重,并通过引入双层近邻传播算法的迭代构建整体时间流上的单向事件内容支撑度网络,实现代表性新闻的分层增量采样,进一步考虑以最大相似度划分策略实现代表性新闻上的整体新闻流数据聚类。实验结果表明,相比于现有相关方法,新方法在大规模新闻流数据上具有显著的计算效率,可提取出新闻流中极有代表性的新闻,以及获得更好的新闻文档聚类质量,其热点事件发现结果与权威机构评选的重大新闻有极高吻合度。

关键词：新闻流数据事件发现代表性新闻增量采样信息支撑度近邻传播事件网络分层聚类

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融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法

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计算机应用研究 2021年第1期38卷 61-64页

作者：夏鸿斌刘春芹刘渊江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

针对传统新闻推荐的数据稀疏性和用户的兴趣爱好快速变化问题,提出了一种融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法。首先,该算法充分利用社交网络中的社交关系和标签信息;然后使用概率主题模型(latent Dirichlet allocation,LDA)对用... 详细信息

针对传统新闻推荐的数据稀疏性和用户的兴趣爱好快速变化问题,提出了一种融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法。首先,该算法充分利用社交网络中的社交关系和标签信息;然后使用概率主题模型(latent Dirichlet allocation,LDA)对用户兴趣进行建模;最后采用基于内容与协同过滤相结合的混合推荐算法来完成新闻推荐。实验结果表明,所提算法与已有的推荐算法相比较,在精确度上提升了10.7%、平均倒数排名上(mean reciprocal rank,MRR)提升了4.1%,在归一化折损累计增益(normalized discounted cumulative gain,NDCG)上提升了10%。该算法可在一定程度上提高新闻推荐算法的精度及推荐质量。

关键词：新闻推荐混合推荐社交关系用户标签

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基于UCD的直播类APP交互设计策略研究

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包装工程 2017年第8期38卷 121-125页

作者：王馨王峰江南大学数字媒体学院无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

目的探求直播类APP的交互设计策略。方法基于UCD(以用户为中心)的视角下,以直播APP映客为例,探讨其交互设计方法,并在此基础上,提出具有良好用户体验的直播类APP的设计思路与策略。结论直播类APP的设计要以用户为中心(UCD),同时融合UED... 详细信息

目的探求直播类APP的交互设计策略。方法基于UCD(以用户为中心)的视角下,以直播APP映客为例,探讨其交互设计方法,并在此基础上,提出具有良好用户体验的直播类APP的设计思路与策略。结论直播类APP的设计要以用户为中心(UCD),同时融合UED和UGC的设计理念,产品设计要重视产品价值、易用性、可抵达性、吸引度4个方面,以设计出合理的交互模式,优化用户体验,增强用户黏度,进而提升自我市场竞争力。

关键词： UCD 直播 APP 交互设计

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一种新的人眼视觉运动认知特性实验分析方法

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计算机工程 2022年第11期48卷 266-274,283页

作者：李婷婷谢振平江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

视觉感知过程源于对象自身的大范围拓扑性质,而场景对象发生运动状态变化时,其所在空间的大范围拓扑关系也将随之改变。为探索大范围拓扑性质和运动性质同时改变时人眼视觉的认知优先特性,基于虚拟现实技术及眼动跟踪技术,通过构建虚拟... 详细信息

视觉感知过程源于对象自身的大范围拓扑性质,而场景对象发生运动状态变化时,其所在空间的大范围拓扑关系也将随之改变。为探索大范围拓扑性质和运动性质同时改变时人眼视觉的认知优先特性,基于虚拟现实技术及眼动跟踪技术,通过构建虚拟驾驶及眼动轨迹分析实验平台,结合拓扑复杂度和空间拓扑关系概念分别探讨二维和三维空间中人眼视知觉对物体运动的认知特性。在此基础上,采用响应面分析方法设计场景中自变量因子的随机实验数值,通过可视化方法对比多组认知场景的无感反馈眼动监测结果。实验结果表明,在Tobii眼动仪采集的545个眼动数据中,发生在运动物体上的数据有516个,相比于物体自身属性的大范围拓扑性质变化,人眼视知觉过程更优先识别物体运动的大范围空间拓扑关系变化。该运动认知优先特性为可靠人工智能驾驶中的视觉注视预测技术提供了新的研究思路,同时验证了所提实验分析方法的有效性。

关键词：人眼视觉拓扑知觉理论空间拓扑关系运动认知眼动跟踪轨迹虚拟驾驶建模

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多源描述符融合的药物-靶标相互作用预测框架

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西北大学学报（自然科学版） 2023年第5期53卷 782-793页

作者：成志兴丁彦蕊江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 江南大学理学院江苏无锡214122

识别药物靶标相互作用(DTI)是药物发现的一项关键任务,在虚拟筛选、药物重定位和识别药物副作用等领域都发挥了至关重要的作用。通过传统的生物实验方法识别DTI通常昂贵且耗时,随着深度学习在自然语言处理等领域取得的巨大成功,已有许... 详细信息

识别药物靶标相互作用(DTI)是药物发现的一项关键任务,在虚拟筛选、药物重定位和识别药物副作用等领域都发挥了至关重要的作用。通过传统的生物实验方法识别DTI通常昂贵且耗时,随着深度学习在自然语言处理等领域取得的巨大成功,已有许多研究利用深度学习预测潜在的DTI。然而,先前的许多研究仅利用药物和蛋白的单视角特征预测DTI,忽视了多源描述符的潜在价值。该文提出了一种融合多源描述符的药物靶标相互作用预测框架(DFDTI),充分利用药物和蛋白不同视角的结构信息。首先,通过全连接(FC)层为多源描述符生成低维表示;然后,考虑到不同类型的描述符对DTI预测的贡献度不同,利用通道注意力机制给予不同的描述符权重;此外,使用单层Transformer编码器增强描述符的特征表示;最后,拼接药物和蛋白的增强特征表示,并输入到深度神经网络(DNN)中以预测DTI。实验结果表明,DFDTI能够有效融合不同类型的描述符,在3类评价指标上均优于该文中所有的基线方法。

关键词：药物-靶标相互作用特征融合注意力机制深度学习

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