公共文化服务平台

杨兴耀: 作品数：69 被引量：301H指数：11; 供职机构：新疆大学软件学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金新疆维吾尔自治区自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信交通运输工程更多>>

合作作者

车牌定位及倾斜校正技术研究: 2019年; 文章主要针对车牌定位及倾斜校正技术为中心,分别介绍了车牌定位与倾斜校正的前提以及具体定位与校正措施。目的在于全面应用车牌定位及倾斜校正技术,提高车牌识别准确性,为智能交通管理的实现提供更有利的条件与支持。; 钟彩唐婧杨兴耀; 关键词：车牌定位倾斜校正 HOUGH算法

基于聚类层次模型的视频推荐算法被引量：2: 2017年; 目前推荐系统存在评论数据稀疏、冷启动和用户体验度低等问题,为了提高推荐系统的性能和进一步改善用户体验,提出基于聚类层次模型的视频推荐算法。首先,从相关用户方面着手,通过近邻传播(AP)聚类分析得到相似用户,从而收集相似用户中的历史网络视频数据,进而形成视频推荐集合;其次,利用用户行为的历史数据计算出用户对视频的喜好值,再把视频的喜好值转换成视频的标签权重;最后,通过层次分析模型算出视频推荐集合中用户喜好视频的排序,产生推荐列表。基于Movie Lens Latest Dataset和You Tube视频评论文本数据集,实验结果表明所提算法在均方根误差和决策精度方面均表现出良好的性能。; 金亮于炯杨兴耀鲁亮王跃飞国冰磊廖彬; 关键词：稀疏性冷启动聚类分析

结合自我特征和对比学习的推荐模型: 2024年; 针对图神经网络推荐中图卷积在消息传递过程的嵌入表示过平滑和噪声问题,提出一种结合自我特征和对比学习的推荐模型(SfCLRec)。采用预训练-正式训练架构训练模型,首先预训练用户和项目的嵌入表示,通过融合节点自我特征维持节点本身的特征唯一性,并引入层级对比学习任务减少来自高阶邻居节点中的噪声;其次,在正式训练阶段根据评分机制重新构建协同图邻接矩阵;最后,根据最终嵌入得到预测评分。实验结果表明,相较于LightGCN、SimGCL(Simple Graph Contrastive Learning)等现有图神经网络推荐模型,SfCLRec在3个公开数据集ML-latest-small、Last.FM和Yelp中均取得了较好的召回率和归一化折损累计增益(NDCG),验证了SfCLRec的有效性。; 杨兴耀陈羽于炯张祖莲陈嘉颖王东晓; 关键词：个性化推荐

基于注意力机制和门控网络相结合的混合推荐系统被引量：1: 2022年; 将用户评论和用户评分相结合来提升推荐系统的性能是推荐系统当前主流的研究方向,但是当用户评论数据稀疏时,现有的大多数推荐系统的性能会出现一定幅度的下降。针对这一问题,文中提出了一种结合注意力机制和门控网络形成的混合推荐系统(Attention Mechanism and Gating Network-based Recommendation System,AMGNRS)。该模型利用志趣相投的用户所产生的辅助评论来缓解用户评论的稀疏性问题,首先将多种混合注意力机制相结合来提高提取用户评论及评分的特征的效率,然后通过门控网络自适应地融合提取的特征并选出与用户偏好最相关的特征,最后利用神经因子分解机的高阶线性相互作用来推导评分预测。将所提模型与当前表现优异的模型在3个真实数据集上进行了对比实验,结果表明,所提模型显著地缓解了数据的稀疏性问题,验证了其有效性。; 郭亮杨兴耀于炯韩晨黄仲浩; 关键词：推荐系统语义信息协同过滤

考虑用户间消极相似性的排序推荐算法被引量：1: 2017年; 由于用户评分标准存在差异,基于打分的协同过滤推荐算法在近邻选择过程中存在误差。针对以上问题,提出考虑用户间消极相似性的排序推荐算法(NS-TauRank),该算法不经过对拟推荐项目的预测评分过程。定义DP函数表示项目对相关属性,充分利用用户间的消极相似性,即相似性为负的用户之间的爱好相反,改进目标用户的近邻选择过程,采用舒尔茨方法进行偏好融合,优化目标用户拟推荐项目的排序。在Eachmovie和movielens数据集上对改进算法进行验证,以NDCG作为评价函数,验证结果表明,该算法在两个数据集上的NDCG@1-2值较对比算法有4%-7%的提高,产生了更可靠的拟推荐序列。; 陈嘉颖于炯杨兴耀国冰磊; 关键词：偏好协同过滤

基于可用性度量的分布式文件系统节点失效恢复算法被引量：8: 2013年; 现有分布式文件系统中处理节点失效时采用的恢复策略耗费较多的带宽与磁盘空间资源,且影响系统的稳定性。通过研究分布式文件系统HDFS集群结构、数据块存储机制、节点与数据块状态之间的关系,定义了集群节点矩阵、节点状态矩阵、文件分块矩阵、数据块存储矩阵与数据块状态矩阵为度量数据块可用性建立了基础数据模型。在实现数据块可用性度量基础上,设计了基于可用性度量的节点失效恢复算法并分析了算法的性能。实验结果表明:新算法在保证系统中所有数据块可用性的前提下比原恢复策略减少了恢复所需带宽与磁盘资源,缩短了节点恢复时间,提高了系统稳定性。; 廖彬于炯钱育蓉杨兴耀; 关键词：云计算分布式文件系统

新疆维吾尔语口音普通话短文的语音识别研究: 2024年; 针对带有维吾尔语口音的普通话朗读短文的语音识别效果不理想的问题,本文建立了一个维吾尔语口音的普通话朗读短文语音数据集CH_ESSAY_SET.通过在该自建数据集和公开数据集Aishell_1和WenetSpeech以及科大讯飞、百度、腾讯、云知声等语音识别接口上的进行对比.实验表明,基于自建数据集训练的端到端声学模型对维吾尔语口音的普通话短文的语音识别精度相比,所提公开数据集和语音识别接口的识别准确率均有明显的提高,验证了自建数据集的有效性.并提出基于迁移学习的多语种任务训练进行特征迁移以及基于WeNet框架的预训练系统的优化方法.实验表明,所提优化方法相比于基线系统的语音识别精度提高了8.9%,达到了7.5%的字错误识别率.; 杨兴耀肖瑞卢进堂; 关键词：端到端语料库建设

评分可信度条件下的协同过滤模型: 2013年; 通过对用户信任度进行量化,再从项目的角度进行调整,最终获得了较为准确的评分可信度度量.在此基础上,建立了评分可信度矩阵,并对提出的四种可信度相似性模型进行了优化.实验比较结果表明,基于不同的数据集,新提出的相似性模型在合理的时间开销下,相对于传统模型在项目预测准确性方面拥有出色的表现.; 杨兴耀于炯吐尔根.依布拉音英昌甜闫歌; 关键词：推荐系统协同过滤

基于对象特征组合联合知识图谱的推荐系统被引量：2: 2022年; 目前主流的推荐系统模型需要在获取到足够多的数据时才有良好的表现,当获取的数据稀疏时推荐结果精确度较差;同时,把新加入推荐系统的项目推送给潜在用户以及获取新用户的兴趣点也都需要更好的解决方案.提出了一种基于对象特征组合联合知识图谱的推荐系统模型OCKG(Recommender System based on Object Feature Combination Embedded and Knowledge Graph).该模型以用户和项目为对立对象,通过用户和项目多维信息分别嵌入获取到相关性标签,加以训练得到同类共通性;同时,对嵌入后的的标签进行权重处理,将不同属性特征传播到知识图谱中以增强模型学习迁移能力,对推荐结果按照相关性紧密进行横向和纵向排位,从而实现推荐结果的预测.使用两个不同的公开数据集进行了对比实验,证明了该模型在稀疏数据和冷启动下推荐的有效性.实验结果表明,合理的特征组合以及控制知识图谱上的传播强度提升了模型的推荐性能,增强了模型鲁棒性.; 胡皓禹杨兴耀于炯郑捷钱育蓉; 关键词：知识图谱推荐系统

综合用户和项目预测的协同过滤模型被引量：4: 2013年; 针对基于用户和基于项目的协同过滤模型存在推荐质量不高等问题,提出一种综合用户和项目预测的协同过滤模型。该模型同时考虑用户和项目两方面,首先对性能优秀的相似性模型进行自适应的优化;然后根据相似性值分别选取相似用户和相似项目为目标对象构造近邻集合,并利用预测函数得到基于用户和基于项目的预测结果;最后通过自适应平衡因子的协调处理获得最终预测结果。比较实验在不同的评估标准下进行,结果表明,与目前典型的模型如RSCF、HCFR和UNCF相比,新提出的协同过滤模型不仅在项目预测准确性方面拥有出色的表现,而且在推荐准确性和全面性方面同样表现优秀。; 杨兴耀于炯吐尔根.依布拉音廖彬; 关键词：推荐系统协同过滤平均绝对偏差

杨兴耀

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

杨兴耀

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈