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1. chinaXiv:201905.00038 [pdf]

基于多层次注意力机制一维DenseNet的音频事件检测

杨吕祥; 胡燕
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

在音频事件检测任务中,目标音频易受背景噪声等因素的干扰,并且其在音频信号流中存在的比例不高,针对这些问题,提出一种多层次注意力机制一维DenseNet(dense convolutional network)音频事件检测模型。首先,使用一维DenseNet模型进行帧级检测能有效地检测音频事件发生的开始和结束时间;其次,在一维DenseNet模型中引入多层次注意力机制,这使得不同模块的感知特性随着网络层数的加深而自适应地变化。因此,模型可以在不同的网络层次自动选择和关注重要的目标帧而抑制不相关的背景帧。在DCASE 2017任务2的开发数据集上的实验表明,该方法的整体性能较传统的深度学习方法有进一步提高。

submitted time 2019-05-10 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits716Downloads221 Comment 0

2. chinaXiv:201904.00052 [pdf]

基于PageRank的多维度微博用户影响力度量

罗芳; 徐阳; 蒲秋梅; 邱奇志
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

近年来社交网络的发展推动了多个领域的研究,如舆情监控、广告推荐、意见领袖识别等,而社交网络用户的影响力度量则是以上研究的基础。以新浪微博为研究对象,旨在提出一种适用性更广、考虑因素更全面的微博用户影响力度量算法,将用户基本属性、用户交互行为和用户博文内容三个维度因素融入传统PageRank算法中,提出了一种多维度微博用户影响力度量算法——MDIR(multi-dimension influence rank)。实验结果表明,MDIR算法相较于其他常用的五种影响力度量算法,能更加全面、真实地反映微博用户的实际影响力。

submitted time 2019-04-01 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits295Downloads178 Comment 0

3. chinaXiv:201805.00483 [pdf]

基于频繁主题集偏好的学术论文推荐算法

李冉; 林泓
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对学术论文推荐中项目冷启动问题,提出了一种基于频繁主题集偏好的协同主题回归模型。该算法考虑到用户在选择学术论文时对研究热点的偏好,使用频繁主题集代表研究热点,将用户对研究热点的偏好表示成用户对频繁主题集的偏好。首先,通过潜在狄利克雷分布主题模型挖掘得到论文—主题概率分布矩阵,并筛选出论文中概率较高的主题;然后,挖掘出频繁出现的主题集合,并得到论文-频繁主题集矩阵;最后,在预测未知评分时融入用户对频繁主题集的偏好。在CiteULike数据集上的实验表明,相比于矩阵分解模型和协同主题回归模型,该算法在召回率、准确率和RMSE三个指标上都有所提升。

submitted time 2018-05-24 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits257Downloads153 Comment 0

4. chinaXiv:201804.02367 [pdf]

融合图片相似度缓解新项目冷启动问题的研究

周强; 胡燕
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对推荐系统中因新项目的加入而造成的冷启动问题,在矩阵分解模型的基础上提出了融合项目图片相似度和类别属性的协同过滤推荐模型USPTMF-CFIA。首先,采用基于用户偏好和时间权重的矩阵分解模型,对评分缺失项进行预测填充;然后,利用VGG16神经网络提取项目图片特征,并结合类别属性计算新项目与历史项目的相似度,得到近邻项目;最后,根据新项目与近邻项目之间的相似度预测用户对新项目的评分,将评分高的前N个项目推荐给对应用户;通过在GroupLens提供的数据集上的实验证明,该模型的推荐准确率比MAP-BPR模型高0.006~0.015,比传统协同过滤模型高0.02~0.028,比没融合图片相似度的USPTMF-CFA模型高0.001~0.003,比ACMF模型高0.001~0.002。

submitted time 2018-04-24 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits674Downloads382 Comment 0

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