9篇关于降噪自编码器的计算机毕业论文

今天分享的是关于降噪自编码器的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到降噪自编码器等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的新闻推荐系统的设计与实现

这是一篇关于深度学习,降噪自编码器,循环神经网络,新闻推荐系统的论文, 主要内容为互联网时代的到来使得各大网站以及移动端的新闻app都跻身于资讯推送和信息传播的行列,由于在线新闻的普及公众不再局限于从电视、收音机等传统媒介获取热点时事资讯。相对于线下媒体新闻系统的传播速度更迅速,可以更快更广地触达公众,因此在政策法令的颁布或者相关规定的落实方面会达到更优的效果。此外新闻系统可以更好地关注和了解人民公众的看法,能够实时监察和分析民众舆情,对于社会的稳定具有十分重要的意义。然而网络上每日产生的海量信息使得常规的新闻网站无法满足多样性的需求,出于以用户为中心的理念,各大新闻网站纷纷引入推荐技术。相比于传统的推荐方法,基于深度学习的推荐方法一方面在提取用户和项目深层次语义方面具备独特优势,另一方面通过将多源异构数据映射到高维空间进行融合,能够挖掘到丰富的用户行为和个性化需求信息,在此背景下本文主要研究融合深度学习算法的新闻推荐系统,以此为广大用户提供良好的新闻推荐服务。在研究了深度学习相关理论技术的基础上本文提出了系统的推荐模型MINDEbNR,该模型使用加入类别信息的降噪自编码器与门控循环单元分别对新闻与用户建模,并通过两者的内积来衡量它们之间的相关性。为验证模型效果本文基于微软公开数据集MIND开展了实验,并使用AUC与F1 Score等评价指标度量与分析实验结果。本文按照软件开发的基本流程,基于上述探究的模型完成了新闻推荐系统 EbNRS(Embeeding-based News Recommend System)的开发。整体采用前后端分离的开发模式完成系统的设计与实现,数据通过Selenium工具爬取,前端使用Vue框架,后端基于Spring Boot与MyBatis框架开发,最终实现了权限认证、用户管理、新闻管理、新闻加载以及用户偏好表示等多种功能。在此系统内用户既可以接受系统的个性化推荐与热门新闻推荐,也可以主动搜索自己感兴趣的信息。

基于降噪自编码器融合标签权重的协同过滤推荐

这是一篇关于个性化推荐系统,降噪自编码器,标签权重,改进相似度的论文, 主要内容为在互联网技术高速发展背景下,网络数据成爆炸式增长及网民数据激增,用户在海量的数据库中寻求有价值的信息是一项巨大的工程,推荐系统正是为解决这一难题的技术方法。其中协同过滤推荐简便易实现,但协同过滤推荐存在着数据稀疏性问题,没有充分利用所具有的数据信息比如标签等,使得评分预测不准确,推荐精度不高。针对上述问题,本文将人口统计学信息及标签信息融入到协同过滤推荐中,提出了基于降噪自编码器融合标签权重的协同过滤推荐算法。本文主要具体内容如下:1)本文首先对协同过滤推荐算法和基于深度学习的推荐算法进行了分析,并讲述了这两类算法的国内外研究现状,对几种的协同过滤算法的差异性进行分析对比。2)本文算法考虑用户评分项目标签对用户评分的影响,使用TF-IDF算法计算用户标签权重矩阵。针对评分矩阵的稀疏性和高纬度问题,算法利用能有效融合各种来源数据且提取数据深层隐含特征的降噪自编码器,来缓解数据的稀疏性并提取用户隐含特征。通过计算用户标签相似性和用户隐含特征相似性,并将两者加权作为新相似度来选取最近邻居用户实现评分预测,有效缓解稀疏性问题。本文在Movie Lens 1M数据集、Movie Lens 100k数据集、book-corssing数据集和Amazon数据集中子数据集电子产品集上将本文提出的新算法与传统的协同过滤推荐算法进行对比,使用不同比例的数据集划分进行实验,通过评价指标MAE值的测试结果证明本文算法因自编码能有效提取用户特征在一定程度上缓解了数据的稀疏性,且利用了用户标签信息进一步提升了推荐精度。

隐式视频数据关注度检测与推荐算法研究

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,降噪自编码器的论文, 主要内容为在互联网飞速发展的时代,各种信息也呈爆炸式增长,推荐系统的出现使得用户可以快速从海量信息中提取到可能感兴趣的内容,但传统推荐系统提取的用户和项目特征相对简单,同时对用户和产品之间的内部关系挖掘不够,导致用户的真实偏好难以挖掘,推荐效果不理想。在对现有推荐系统研究的基础上,针对用户和项目信息提取不足的问题,该文通过对现有算法加以改进,实现了项目和用户的筛选和分类,并对用户和项目的信息进行了浅层信息和深层信息的划分。通过分别对它们进行划分和处理,以达到充分提取浅层信息特征和深层信息特征的目的,并根据用户的评级和兴趣向不同用户推荐不同的项目。该文提出的一种基于深度降噪自动编码器的推荐方法,首先需要将用户和项目的信息划分为浅层信息和深层信息,并分别进行处理。通过单独训练自动编码器并使用平衡因子融合两种编码器模型,实现对具有不同兴趣的用户的不同项目的推荐。通过上述方法,该文主要提高了当前推荐系统的推荐精度,并减少了矩阵稀疏性的不利影响。

基于降噪自编码器的混合推荐算法研究

这是一篇关于降噪自编码器,社交信任,深度学习,混合推荐的论文, 主要内容为近年来,在线数据量呈指数级增长,这些数据的主要部分与基于互联网的电子商务平台和社交平台有关。对于个人或组织来说,想要从巨量的数据中及时提取想要的信息是十分困难的。推荐系统为这一问题提供了一种自动化的、高效的解决方案。然而无论是用户显式表达或是隐式反馈的信息都是极度稀疏的,这会严重限制推荐系统的性能。近些年出现了一些融合社交信息的推荐方案,但也受限于社交信息的稀疏性,无法进一步改善推荐性能。由于深度学习技术具备从广泛的数据中挖掘深层特征的能力,因而近些年受到了越来越多学者的关注。本文以深度学习中的降噪自编码器为基础,通过融入社交信息完成项目推荐。本文的主要研究内容如下:1.提出一种基于降噪自编码器的社会化推荐算法。针对评分预测场景下数据稀疏性带来的预测不准确的问题,利用降噪自编码器以特征融合的方式将用户评分信息和信任用户评分信息整合在一个框架下以实现混合推荐设计,通过建模社交信任用户偏好信息的潜在影响降低评分数据稀疏的影响。在此基础上,通过用户聚类和个性化权重区分不同类的用户受信任用户评分偏好的影响程度。最后在开源数据集上进行实验仿真,其结果表明所提出的方法能够有效的利用社交信息提升评分预测准确度。2.提出基于降噪自编码器的隐式反馈推荐算法。在没有显式的用户评分数据的场景下,通过充分挖掘社交信息的潜力降低隐式反馈数据稀疏性的影响并改善冷启动用户的推荐质量。首先从改善社交信任信息稀疏度的角度,利用一种信任相似度的新度量方法,从整体的用户信任矩阵中挖掘隐含的信任关系并计算更精确的用户信任值。然后利用降噪自编码器以在深层共享用户偏好特征和社交信任特征的方式深度融合用户隐式反馈数据和社交信任数据,通过综合二者的影响,提高隐式反馈推荐质量。

基于网络嵌入的虚假评论群组检测算法

这是一篇关于虚假评论群组,用户关系图,降噪自编码器,长短期记忆网络,生成式对抗网络,聚类的论文, 主要内容为目前,评论信息在很大程度上改变了传统的消费观念,评论人发表的评价为商家及潜在的消费者提供了宝贵的评论信息资源,使得人们在购买的过程中对商品的质量有了一定的了解。然而,受利益驱动的影响,商家开始雇佣一定数量的评论人冒充普通消费者,并通过协调运作有组织地对某个商品进行虚假评论进而误导消费者。虚假评论群组的存在,对电商平台造成了极大的影响。因此,如何快速、准确地检测出虚假评论群组,营造公平公正的网络购物环境,是当前重要且迫切的工作。本文针对现有检测算法的局限性,并根据虚假评论群组的特性,对虚假评论群组进行了深入研究。首先,针对现有算法存在需要人工标记虚假用户且耗费大量的资源问题,本文利用栈式降噪自编码器来检测虚假评论群组。根据评论数据集中的评分和时间因素构建了带权重的用户关系图;基于栈式降噪自编码器的模型进行特征提取,得到每个用户节点的低维特征向量表示,使用层次聚类算法对低维特征向量进行聚类得到候选群组;根据多个检测指标,计算出每个候选群组的虚假得分,并对其进行降序排序,从而确定真正的虚假评论群组。其次,针对现有检测算法利用特征组合的方式进行计算而未能考虑特征之间的关系问题,本文利用长短期记忆网络和生成式对抗网络来检测虚假评论群组。根据数据集评论人、产品及评分因素找到他们之间潜在的联系,构建评价人-产品的异构图;将生成式对抗网络与长短期记忆网络结合来自动提取用户的特征向量表示,并利用谱聚类进行聚类得到候选群组;根据群组的网络结构提取群组的检测指标,并对每个候选群组的可疑度进行计算,从而得到虚假评论群组的检测。最后,针对上述两种虚假评论群组检测算法在Amazon数据集和Yelp数据集上的实验结果与现有的虚假评论群组检测算法进行对比分析,本文所提方法的有效性进行了验证。

基于深度学习的新闻推荐系统的设计与实现

基于标签分类和信任自编码器的协同过滤算法研究

这是一篇关于协同过滤,推荐系统,深度学习,标签分类,降噪自编码器,信任信息的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,人们生产、复制和传播信息的能力大大增强,整个社会面临前所未有的信息过载问题,个性化推荐系统是解决该问题的有力手段。协同过滤是推荐系统中较为常用的一种方法,由于其良好的可扩展性和易用性被广泛应用。但是协同过滤算法的推荐准确度会因为评分矩阵包含大量的缺失值而大幅度降低,且对于新用户和新物品存在冷启动的问题。近年来,深度学习已被应用在自然语言处理、音频识别和交通监控等领域,并且获得了突飞猛进的发展,也为推荐系统带来了新的机遇。本文首先对传统的协同过滤算法进行改进,通过标签信息来辅助缓解协同过滤稀疏性问题,提出了基于标签分类的协同过滤推荐算法LCCF,将不完整的数据样本根据标签进行分类,使分解的矩阵依赖于类,随后使用迭代投影寻踪的方法计算依赖矩阵的线性组合及其对应权重,最后进行协同过滤推荐。针对传统协同过滤自身的局限性与评分信息单一的问题,结合深度学习模型中的降噪自编码器,提出了基于信任信息的降噪自编码器协同过滤推荐算法TDAE,通过相关度计算提取隐式信任信息,然后与数据集中的显式信任信息和评分信息与降噪自编码器模型进行整合,并对降噪自编码器的输入进行稀疏化处理,最后进行协同过滤推荐。

基于深度学习的个性化商品推荐系统的研究与实现

这是一篇关于推荐系统,深度学习,循环神经网络,降噪自编码器的论文, 主要内容为随着移动互联网以及电子商务的快速发展,网购已逐渐成为人们日常生活中的重要角色之一,但面对与日俱增的数据总量,用户不得不付出更多的时间成本来筛选所需要的内容,从而产生“信息过载”现象。在电商领域,如何帮助消费者快速找到称心如意的商品是各大购物网站必须考虑的问题。近年来,深度学习在自然语言处理、图像处理等领域均取得了理想效果,将深度学习方法应用于推荐领域,为推荐技术的发展带来了新的契机。因此,本文提出了一种基于改进的深度学习方法构建的混合推荐模型,并使用该模型搭建了个性化商品推荐系统。首先,为解决信息过载问题,结合已有研究,使用深度学习方法充分挖掘用户偏好,对商品做出评分预测,然后将评分较高的商品推荐给用户。提出了基于改进结构的循环神经网络——切片循环神经网络(SRNN)和降噪自编码器(DAE)的混合推荐模型,提升了模型的运算速度、鲁棒性及泛化能力。接下来,为提升推荐的准确率,针对切片循环神经网络(SRNN)仅关注输入项目的时序先后的问题,利用评分兴趣因子对循环神经网络(SRNN)进行优化改进,提取用户对序列中商品的偏好,再将用户相似度作为辅助信息嵌入模型。通过与基于用户的协同过滤算法(user-CF)和基于卷积神经网络(CNN)的推荐模型进行对比实验,结果表明本文提出的推荐模型运行效率与推荐效果均高于对比模型。最后,以本文提出的混合推荐模型为核心,设计并实现了基于深度学习的个性化商品推荐系统,对系统进行了展示,同时进行功能测试,验证该系统可以实现对用户的精准商品推荐。