检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 107-117页

作者：王永秦嘉俊黄有锐邓江洲重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065

科研管理是高校管理中的重要组成部分,但现有的科研管理系统难以满足用户的个性化需求。以高校科研管理向智能化转型为需求导向,将知识图谱、传统模型和大语言模型相结合,共同构建新一代高校科研管理问答系统。采集科研知识用于构建科... 详细信息

科研管理是高校管理中的重要组成部分,但现有的科研管理系统难以满足用户的个性化需求。以高校科研管理向智能化转型为需求导向,将知识图谱、传统模型和大语言模型相结合,共同构建新一代高校科研管理问答系统。采集科研知识用于构建科研知识图谱。利用同时进行意图分类和实体提取的多任务模型进行语义解析。借助解析结果来生成查询语句,并从知识图谱中检索信息来回复常规问题。将大语言模型与知识图谱相结合,以辅助处理开放性问题。在意图和实体具有关联的数据集上的实验结果表明,采用的多任务模型在意图分类和实体识别任务上的F1值分别为0.958和0.937,优于其他对比模型和单任务模型。Cypher生成测试表明了自定义Prompt在激发大语言模型涌现能力方面的成效,利用大语言模型实现文本生成Cypher的准确率达到85.8%,有效处理了基于知识图谱的开放性问题。采用知识图谱、传统模型和大语言模型搭建的问答系统的准确性为0.935,很好地满足了智能问答的需求。

关键词：知识图谱多任务模型意图分类命名实体识别大语言模型

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融合项目评分不确定度的多属性深度神经协同推荐模型

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重庆理工大学学报(自然科学) 2025年第1期39卷 75-82页

作者：李昌兵王霞邓江洲重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065 重庆邮电大学数智技术创新与产业发展研究中心重庆400065

现有大多数深度学习推荐模型只使用用户的单一评分信息进行模型训练,忽视了用户在项目不同属性上的偏好行为,这在一定程度上影响推荐准确性。为此,提出一种融合项目评分不确定度的多属性深度神经协同推荐模型来学习用户在项目各属性上... 详细信息

现有大多数深度学习推荐模型只使用用户的单一评分信息进行模型训练,忽视了用户在项目不同属性上的偏好行为,这在一定程度上影响推荐准确性。为此,提出一种融合项目评分不确定度的多属性深度神经协同推荐模型来学习用户在项目各属性上的评分行为,高效捕捉用户的多维度偏好特征。为使模型能充分考虑用户对项目各属性的评分分布一致性,引入项目评分不确定度来提取项目的个性化属性特征,并将其作为多属性评分的权重因子来修正模型的初始预测结果。利用修正后的多属性评分来预测用户偏好,证明所提模型能为用户提供更为准确的推荐。在2个真实数据集上的实验结果表明:相较于次优对比方法,所提模型在评估指标F 1和NDCG方面分别最高增长4.3%和3.9%,模型的推荐能力强,能提高推荐质量。

关键词：项目评分不确定度多属性推荐模型深度神经网络协同过滤

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基于时间权重因子的隐私保护推荐算法

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湖南大学学报（自然科学版） 2022年第8期49卷 196-207页

作者：王永王利冉珣肖玲重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065

用户兴趣是随时间变化的,若对推荐系统中所有时间段的数据均采用同等程度的隐私保护,容易引入不必要的噪声,降低数据效用.为此,提出一种基于时间权重因子的差分隐私保护推荐算法.首先,设计时间权重因子,用于衡量数据重要性.然后,根据时... 详细信息

用户兴趣是随时间变化的,若对推荐系统中所有时间段的数据均采用同等程度的隐私保护,容易引入不必要的噪声,降低数据效用.为此,提出一种基于时间权重因子的差分隐私保护推荐算法.首先,设计时间权重因子,用于衡量数据重要性.然后,根据时间权重因子划分隐私预算,对不同时间段的数据施加不同强度的隐私保护.在此基础上,构建基于差分隐私的概率矩阵分解模型,用于完成个性化推荐.实验结果表明,该算法在满足隐私保护的条件下,能够更有效地保留数据效用,提高推荐结果的准确性.

关键词：推荐系统矩阵分解隐私保护差分隐私时间权重因子

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基于生成对抗网络的评分可信推荐模型

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电子科技大学学报 2024年第3期53卷 396-403页

作者：王永王淞立邓江洲重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065

现有的基于深度学习的推荐模型主要致力于提升推荐系统的准确性。然而,除了推荐准确性外,模型的推荐可靠性也备受关注。该文提出一种基于生成对抗网络的评分可信推荐模型来评估预测结果的有效性,以实现推荐准确性与可靠性间的权衡。该... 详细信息

现有的基于深度学习的推荐模型主要致力于提升推荐系统的准确性。然而,除了推荐准确性外,模型的推荐可靠性也备受关注。该文提出一种基于生成对抗网络的评分可信推荐模型来评估预测结果的有效性,以实现推荐准确性与可靠性间的权衡。该模型仅利用用户显式评分信息获取预测评分的可信度,并根据设定的可靠性阈值筛选出具有高可信度的预测评分,以保证推荐项目的可靠性。此外,为了提高模型的预测效果并确保训练的公平性,设计了正样本填充策略来缓解评分可靠性矩阵中的数据不均衡问题。在3个真实数据集上的实验结果表明,该模型在Recall和NDCG指标上均优于所选的对比方法,有效提高了推荐系统的性能。

关键词：生成对抗网络填充策略可靠性推荐系统

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基于KL散度的用户相似性协同过滤算法

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北京邮电大学学报 2017年第2期40卷 110-114页

作者：王永邓江洲重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065

大多数用户相似性算法在计算用户相似性时只考虑了用户间的共同评分项,而忽略了用户其他评分中可能隐藏的有价值信息.为了准确评估用户间的相似性,提出了一种基于KL散度的用户相似性协同过滤算法.该算法不仅利用了共同评分项,还考虑了... 详细信息

大多数用户相似性算法在计算用户相似性时只考虑了用户间的共同评分项,而忽略了用户其他评分中可能隐藏的有价值信息.为了准确评估用户间的相似性,提出了一种基于KL散度的用户相似性协同过滤算法.该算法不仅利用了共同评分项,还考虑了其他非共同评分信息的影响.该算法充分利用了用户的所有评分信息,提高了用户相似性度量的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法优于当前主流的用户相似性算法,且在没有共同评分信息的条件下,仍能有效地完成用户相似性度量,解决了对共同评分项的完全依赖问题,具有更好的适应性.

关键词：协同过滤算法用户相似性 KL散度共同评分信息数据稀疏

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一种基于离散增量的项目相似性度量方法

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数据分析与知识发现 2018年第5期2卷 70-76页

作者：王永王永东郭慧芳周玉敏重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065

【目的】缓解典型的项目相似性度量方法必须使用共同评分、在高度稀疏数据环境中预测精度较低等问题。【方法】引入生物信息科学领域的离散增量,将其构造为相异系数,利用项目评分值的频数及其分布计算项目相似度,克服依赖于共同评分的... 详细信息

【目的】缓解典型的项目相似性度量方法必须使用共同评分、在高度稀疏数据环境中预测精度较低等问题。【方法】引入生物信息科学领域的离散增量,将其构造为相异系数,利用项目评分值的频数及其分布计算项目相似度,克服依赖于共同评分的局限性,改善数据稀疏性的问题;同时结合项目属性信息,提高度量结果的合理性与准确性。【结果】相比于其他典型算法,本文算法的RMSE降低了2.56%,F1值提高了3.88%。【局限】推荐多样性可能不足。【结论】本文算法对于冷启动问题亦有更好的表现,因此,具有良好的应用潜力。

关键词：离散增量相似性度量数据稀疏性协同过滤冷启动

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基于个性化隐私保护的协同过滤算法

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北京理工大学学报 2023年第4期43卷 367-375页

作者：王永胡勇进高明星彭俊杰重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏... 详细信息

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.

关键词：差分隐私随机翻转协同过滤数据重构

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基于Vague集相似度量的多准则模糊决策方法

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系统工程理论与实践 2014年第4期34卷 981-990页

作者：邓维斌许昌林樊自甫重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

在分析已有关于Vague值(集)相似度量方法存在不足的基础上,综合考虑Vague值区间端点间的距离、核距离以及未知部分对支持度和反对度的影响等主要因素,提出了一种新的Vague值(集)相似度量方法,并对其性质进行讨论.通过与现有方法的比较,... 详细信息

在分析已有关于Vague值(集)相似度量方法存在不足的基础上,综合考虑Vague值区间端点间的距离、核距离以及未知部分对支持度和反对度的影响等主要因素,提出了一种新的Vague值(集)相似度量方法,并对其性质进行讨论.通过与现有方法的比较,表明该方法具有很强的相似度区分能力.最后将所提出的Vague值(集)相似度量用于多准则模糊决策中,通过最优化方法选取每个准则的最优权重,根据候选方案与理想方案在相应准则下相似度加权和的大小得出最佳方案,通过实例分析,表明了这种方法的有效性和可行性.

关键词：多准则模糊决策 Vague集相似度量线性规划

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基于BC聚类的差分隐私保护推荐算法

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北京邮电大学学报 2021年第2期44卷 81-88页

作者：王永尹恩民冉珣重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065

为提高差分隐私保护下推荐算法的准确性,提出了一种考虑差分隐私保护的基于Bhattacharyya系数(BC)的聚类推荐算法.以BC作为项目相似性度量的标准,根据BC相似性对项目进行K-medoids聚类,并在聚类簇中进行私有项目邻居选择.最后,根据最近... 详细信息

为提高差分隐私保护下推荐算法的准确性,提出了一种考虑差分隐私保护的基于Bhattacharyya系数(BC)的聚类推荐算法.以BC作为项目相似性度量的标准,根据BC相似性对项目进行K-medoids聚类,并在聚类簇中进行私有项目邻居选择.最后,根据最近邻居集信息,对用户的评分进行预测和Top-n推荐.提出的方案有效地克服了已有方法中存在的相似性度量依赖于共同评分的问题,提高了相似性度量的准确性,有效避免了因隐私保护而造成的最近邻居集质量下降的问题.理论分析和实验测试的结果表明,该方法在实现隐私保护的同时还能有效保证推荐的高质量,较好地实现了隐私保护和数据效用之间的平衡,具有良好的应用潜力.

关键词：协同过滤 Bhattacharyya系数差分隐私保护 K-medoids聚类推荐系统

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基于层次遗传算法的非线性双层规划问题求解策略

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系统工程 2011年第4期29卷 109-113页

作者：李昌兵袁浩杜茂康重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065

双层规划是解决层次决策问题的运筹学工具。当前基于传统的优化思想已经提出了很多算法解决搜索空间已知的双层规划问题。但在双层规划领域仍然存在许多问题无法利用现有算法求解。本文基于进化博弈和多目标优化非支配排序的思想,设计... 详细信息

双层规划是解决层次决策问题的运筹学工具。当前基于传统的优化思想已经提出了很多算法解决搜索空间已知的双层规划问题。但在双层规划领域仍然存在许多问题无法利用现有算法求解。本文基于进化博弈和多目标优化非支配排序的思想,设计了层次遗传算法并利用其求解非线性双层规划问题。最后通过测试函数验证算法的有效性。

关键词：层次遗传算法双层非线性规划约束优化

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