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陈超超
作品数:
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浙江大学
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相关领域:
自动化与计算机技术
文化科学
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合作作者
郑小林
浙江大学
陈德人
浙江大学
林臻
浙江大学
尹建伟
浙江大学
陈程
浙江大学
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陈程
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2016
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基于在线学习全过程的绩效考核的方法
本发明涉及绩效考核方法,旨在提供一种基于在线学习全过程的绩效考核的方法。该方法是将在线教育全过程分为四部分,即在线学习、课下讨论、课堂作业、自测考试。整个学习过程中,学习者的学习绩效由这四部分综合得出,本发明在每一部分所...
林臻
郑小林
陈德人
陈超超
于洋
文献传递
针对联邦推荐系统的梯度攻击方法及装置
本说明书实施例提供针对联邦推荐系统的梯度攻击方法及装置,其中所述方法包括:响应于针对联邦学习任务的对象推荐请求在对象集合中选择待推荐对象,并构建用于调整待推荐对象的推荐系数的初始模拟数据;通过本地推荐模型对初始模拟数据进...
陈超超
王逸濠
郑小林
苏嘉婕
基于概率分布的物品推荐方法
本发明公开了一种基于概率分布的物品推荐方法,包含:获取用户的反馈数据并进行处理得到用户‑物品评分矩阵;获取用户评论文本并进行处理得到用户评论语句和物品评论语句;通过用户评论语句和物品评论语句得到评论向量;将用户‑物品评分...
郑小林
胡梦玲
陈超超
针对标签推理攻击的联邦学习模型训练方法
本说明书实施例提供针对标签推理攻击的联邦学习模型训练方法,其中针对标签推理攻击的联邦学习模型训练方法,包括:接收第一子模型发送的中间特征数据,并基于中间特征数据生成预测标签特征数据;获取目标业务样本数据对应的原始标签,并...
郑小林
求昊泽
陈超超
郑非
协同过滤算法中的数据稀疏性问题研究
随着信息技术的发展,大量信息充斥着各类互联网平台,如电子商务平台,社交网络平台和在线教育平台等。而人们精力有限,只能处理非常有限的信息,这就是信息过载问题。为解决这一问题,推荐系统应运而生。推荐系统能够根据用户在各平台上...
陈超超
关键词:
推荐系统
协同过滤
数据稀疏性
无句法依赖的语义角色标注
如何对大量非结构化文本进行语义分析,抽取结构化信息进而发现知识,是近年来研究的热点。语义角色标注是对文本进行浅层语义分析的重要手段,也是文本分析与信息抽取中的一项基础技术。传统的语义角色标注方案对人工特征与句法分析结果依...
陈超超
关键词:
文本分析
语义角色标注
基于纳什均衡聚合的非独立同分布数据联邦学习方法
本说明书提供基于纳什均衡聚合的非独立同分布数据联邦学习方法,其中所述基于纳什均衡聚合的非独立同分布数据联邦学习方法方法应用于服务端,包括:响应于至少两个客户端分别上传的本地模型参数,加载全局模型的初始全局模型参数;根据每...
陈超超
廖馨婷
郑小林
一种基于异构图和对比学习的会话推荐方法
本发明涉及大数据的训练与学习,旨在提供一种基于异构图和对比学习的会话推荐方法。包括:根据会话过程中用户的交互行为类型构建交互物品结点联系的异构图模型,应用该模型通过层级注意力机制实现行为序列之间的信息交叉,捕捉不同类型用...
郑小林
吴锐
陈超超
基于大规模语言模型的零样本数据知识抽取方法及装置
本申请实施例提供基于大规模语言模型的零样本数据知识抽取方法及装置,其中所述基于大规模语言模型的零样本数据知识抽取方法包括:获取待抽取的零样本数据,以及知识抽取任务的目标任务类型;基于目标任务类型,确定知识抽取任务对应的至...
郑小林
陈程
朱梦莹
阳梦园
陈超超
基于用户公平性的推荐模型训练方法及装置
本说明书实施例提供基于用户公平性的推荐模型训练方法及装置,其中基于用户公平性的推荐模型训练方法包括:获取目标用户集合、参考用户集合和推荐模型;基于各目标用户的初始训练数据进行数据扩充,获得各目标用户的目标训练数据;基于各...
陈超超
韩钟萱
郑小林
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