基于元知识增强对比学习的序列推荐的研究.pdf
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知识增强的序列推荐模型研究.docx
知识增强的序列推荐模型研究
一、引言
随着互联网技术的迅猛发展，网络数据量呈现出爆炸式的增长，使得信息过载问题日益突出。在这种背景下，推荐系统作为解决信息过载问题的重要工具，受到了广泛关注。其中，序列推荐模型通过捕捉用户的历史行为序列，为用户提供更加个性化的推荐服务。然而，传统的序列推荐模型往往忽视了知识信息的利用，导致推荐准确性和多样性受到限制。因此，本文提出了一种知识增强的序列推荐模型，旨在通过引入外部知识信息，提高推荐系统的性能。
二、相关知识背景与文献综述
在推荐系统领域，序列推荐模型已经得到了广泛的研究。这些模型通过分析用户的历史行为序列，预测用户的未来兴趣，从而为用户提供个性化的推
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基于深度学习的序列推荐模型研究.docx
基于深度学习的序列推荐模型研究
一、引言
随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，序列推荐系统在各种应用场景中发挥着越来越重要的作用。基于深度学习的序列推荐模型，通过分析用户的历史行为数据，可以有效地预测用户的未来兴趣，从而为用户提供更加精准的推荐服务。本文旨在研究基于深度学习的序列推荐模型，探讨其原理、方法及在现实场景中的应用。
二、序列推荐模型的原理及方法
（一）模型原理
序列推荐模型主要通过分析用户的历史行为序列，提取出用户的行为模式和兴趣偏好，进而预测用户的未来行为和需求。基于深度学习的序列推荐模型，通过深度神经网络对用户行为序列进行建模，可以更好地捕捉用户行为的时序依赖关系和复杂模式
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基于对比学习的知识感知与会话推荐算法研究.docx
基于对比学习的知识感知与会话推荐算法研究
一、引言
随着信息技术的飞速发展，互联网上的信息量呈现出爆炸式增长。面对海量的信息，如何有效地为用户提供精准的推荐成为了一个重要的问题。其中，会话推荐作为个性化推荐系统的一个重要组成部分，在互联网领域中扮演着越来越重要的角色。基于对比学习的知识感知与会话推荐算法研究，旨在通过深度学习和对比学习的方法，提高推荐系统的准确性和效率。
二、知识感知与对比学习
知识感知是人工智能领域的一个重要研究方向，它主要关注如何从海量信息中提取出有用的知识，并将其用于各种应用场景。对比学习是一种新兴的学习方法，其核心思想是通过比较不同样本之间的相似性或差异性来学习数据的特
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基于显式数据增强的序列推荐算法研究.docx
基于显式数据增强的序列推荐算法研究
一、引言
随着互联网技术的迅猛发展，海量的信息不断涌现，如何从这些海量的信息中筛选出用户感兴趣的内容，成为了一个重要的研究问题。序列推荐算法因此而生，它通过分析用户的兴趣序列，从而预测用户的下一步行为，为用户提供个性化的推荐服务。然而，在实际应用中，由于数据稀疏性、冷启动等问题，序列推荐算法的准确性和稳定性常常受到挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于显式数据增强的序列推荐算法，旨在提高推荐系统的准确性和鲁棒性。
二、相关工作
在过去的几年里，序列推荐算法得到了广泛的研究。这些算法主要分为两大类：基于模型的序列推荐算法和基于深度学习的序列推荐算法。其中，
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基于习题信息增强的序列推荐算法研究.pdf
摘要
摘要
新一代信息技术的迅猛发展极大地推动了教育领域的变革，在线教育成为
开展教育活动的重要方式之一。习题作为在线教育的核心资源之一，其推荐质量
是影响学习者个性化学习体验的重要因素。当前，习题推荐系统在提升表征质量
和推荐精度方面遇到了严峻挑战，这些问题的存在直接影响了学习者能否获取
适合自己水平和需求的习题。因此，本文引入预训练模型、多任务学习和对比学
习等技术分别实现习题表征、辅助特征生成、习题推荐算法，以提高习题表征
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基于对比学习的多变量时间序列分类方法研究.docx
基于对比学习的多变量时间序列分类方法研究
一、引言
在处理具有多变量特征的复杂时间序列数据时，传统的分类方法往往难以准确捕捉其内在的动态变化和相互依赖关系。近年来，随着深度学习技术的发展，基于对比学习的多变量时间序列分类方法逐渐成为研究的热点。本文旨在研究基于对比学习的多变量时间序列分类方法，通过对比不同模型和方法，探讨其优势和局限性，为实际应用提供理论依据。
二、多变量时间序列数据的特点
多变量时间序列数据是指在一定时间范围内，多个变量同时发生变化的数据。这类数据具有以下特点：
1.动态性：数据随时间不断变化，具有明显的动态特征。
2.多元性：包含多个相关变量，相互之间存在复杂的依赖关系
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基于数据增强式对比学习的文本分类研究.docx
基于数据增强式对比学习的文本分类研究
一、引言
随着互联网的快速发展，海量的文本数据不断涌现，如何有效地对文本进行分类成为了一个重要的研究课题。文本分类技术广泛应用于信息检索、自然语言处理、机器学习等领域。然而，由于文本数据的复杂性和多样性，传统的文本分类方法往往面临着数据稀疏、语义鸿沟等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于数据增强式对比学习的文本分类研究方法。
二、研究背景及现状
近年来，深度学习在文本分类领域取得了显著的成果。然而，仍存在一些挑战。其中之一便是数据稀疏问题，即训练数据不足导致模型泛化能力不强。为了解决这一问题，研究者们提出了各种数据增强技术。此外，对比学习作为一种有效
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基于自适应增强的典型相关分析图对比学习研究.pdf
基于自适应增强的典型相关分析图对比学习研究
摘要
随着图神经网络研究的深入，节点分类已成为备受关注的重要任务之一，尤其在数
据挖掘网络领域中。如社交网络中的用户分类、引文网络中的文献识别和挖掘蛋白质相
互作用机制等。利用神经网络对拓扑图数据中的节点进行分类，可以将节点特征信息和
空间结构信息相结合，从而获得更好的效果。此外，对比学习目前已经成功地应用到无
监督图表示学习方法中。
针对节点分类中标签少导致的分类性能较差与图对比学习中对输入图进行随机扰
乱导致的掩盖掉图中的重要的边和节点特征导致模型次优的问题，提出一种基于自适应
增强和典型相关分析的模型CCA-AA（CanonicalCorrel
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基于深度学习的序列化推荐算法研究.docx
基于深度学习的序列化推荐算法研究
一、引言
随着互联网的飞速发展，网络信息呈现爆炸式增长，用户面临着海量的信息选择。在这个背景下，推荐系统应运而生，成为了帮助用户从海量信息中筛选出感兴趣内容的重要工具。传统的推荐算法如协同过滤、内容过滤等，在处理序列化数据时存在一定局限性。因此，基于深度学习的序列化推荐算法成为了当前研究的热点。本文旨在研究基于深度学习的序列化推荐算法，提高推荐的准确性和用户体验。
二、相关工作
在过去的几十年里，推荐系统已经取得了显著的研究成果。传统的推荐算法主要基于用户的历史行为和物品的属性进行推荐。然而，这些算法在处理序列化数据时存在一定局限性。近年来，深度学习技术在推荐
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基于信息增强的对比学习算法.pdf
中文摘要
对比学习是一种自监督表示学习方法，通过比较数据样本之间的相似性或差异
性来学习更为丰富和有意义的潜在表示。本文基于当前对比学习算法，深入探讨对
比学习在自监督学习中所面临的关键问题和挑战，着重解决细节信息不足和一致性
语意歧义的问题。为了有效应对这些挑战，本文提出两种新的对比学习方法，主要
贡献如下：
（1）针对细节信息不足问题，本文提出一种基于增强细节信息的对比学习方
法。该方法将潜在表示映射到高维嵌入空间，通过额外的高维对比损失为对比学习
模型添加细节信息。同时，本文通过掩码预测的
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基于信息增强的对比学习算法.docx
基于信息增强的对比学习算法
一、引言
在当今大数据时代，信息量的增长迅速而广泛，对于信息的处理与学习也面临着巨大的挑战。传统的机器学习方法往往受限于数据规模和多样性，无法有效地进行学习和理解。为此，对比学习算法被引入，以强化模型在特定任务上的学习能力。特别是基于信息增强的对比学习算法，能够在不增加计算负担的同时，通过提升信息的有效性和丰富性来提高学习效果。本文将详细介绍基于信息增强的对比学习算法的原理、应用及优势。
二、对比学习算法概述
对比学习是一种基于自监督学习的算法，其核心思想是通过比较不同样本之间的相似性和差异性来学习数据的特征表示。在对比学习中，模型通过学习正样本对（即相似样本）和负
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基于知识增强和噪声网络的多轮对话推荐算法研究.pdf
基于知识增强和噪声网络的多轮对话推荐算法研究
摘要
传统推荐系统使用用户的“隐式反馈”来获得其兴趣偏好，这通常需要依赖用
户的被动行为信息。传统推荐算法有协同过滤、基于内容的推荐系统、混合推荐等，
虽然混合推荐在一定程度上缓解了数据稀疏性和冷启动问题，但在面对大规模、复
杂的用户行为和多样性的推荐需求时，其局限性逐渐显露出来。在这个背景下，对
话推荐系统应运而生。在对话推荐系统中，系统与用户进行动态交流来获得其“显
式反馈”，提供解释性强且准确的推荐。
对话推荐的两个特点，分别是
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《基于序列感知信息的序列推荐算法研究》.docx
《基于序列感知信息的序列推荐算法研究》
一、引言
随着互联网的快速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着海量的选择。在这样的背景下，推荐系统成为了帮助用户快速找到感兴趣内容的重要工具。基于序列感知信息的序列推荐算法，是推荐系统中的一种重要方法。它能够根据用户的历史行为序列，预测用户的未来兴趣，从而进行精准的推荐。本文将对基于序列感知信息的序列推荐算法进行研究，以期提高推荐系统的准确性和效率。
二、相关研究概述
在推荐系统中，基于序列的推荐算法是一种重要的方法。这种方法通过分析用户的历史行为序列，挖掘用户的兴趣模式，从而进行推荐。早期的序列推荐算法主要基于协同过滤、内容过滤等方法。然而，这些方法
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基于时间感知的序列推荐算法研究.pdf
摘要
序列推荐模型作为当前推荐系统领域的热门研究方向，通过对用户历史行为间
的关系进行分析和建模，能够更好地捕捉用户的动态兴趣，相较于传统推荐系统具
有显著的优势。然而，现有的序列推荐模型在处理用户兴趣随时间演变的问题上仍
存在一定的局限性，导致推荐结果不尽如人意。因此，本文聚焦于探讨时间信息对
序列推荐系统的影响，重点研究如何有效地融合时间信息以提高推荐性能。本文提
出了两种有效融合时间信息的方法，主要内容包括
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基于频域的序列推荐算法研究.pdf
基于频域的序列推荐算法研究
摘要
随着互联网技术的快速发展，在线网络平台极大地丰富和便利了人们的日常生活。
然而，持续增长的在线信息导致用户难以从海量数据中快速找到需要的项目。作为解
决这一难题的有效工具，推荐系统已经展现出巨大的商业价值。由于用户历史行为具
有时序性，序列推荐成为当前研究的焦点。而在用户的历史序列数据中，混淆了多种
不同的傅里叶频域兴趣趋势特征，导致模型难以有效地学习和区分用户在不同时刻的
动态兴趣。传统深度学习方法倾向于拟合用户的傅里叶低频特征，造成了推荐内容的
同质化，并影响用户的个性化体验。
因此，为了解决上述问题，本文探索利用频域方法，挖掘用户历史行为数据中隐
藏的个