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一种基于代码混淆的静态软件水印的方案被引量：2: 2013年; 软件水印作为一种新颖的版权保护技术,被誉为"数字产品内容保护的最后一道防线".提出一种基于代码混淆的静态软件水印方案,同时对水印的嵌入和提取过程进行了详细的描述,并用实验加以验证,从而对于软件保护提供一种新的方案.; 张格吴宾殷园园李晖; 关键词：软件水印数字水印代码混淆版权保护

一种面向多源异构数据的协同过滤推荐算法被引量：43: 2019年; 随着电子商务网站的快速发展,数据特征和现实需求均发生了较大变化.以大规模、多源性、异构性为主要特征的数据发挥着更加重要的作用.然而,电子商务系统中数据所具有的特性使得大多数协同过滤方法较难直接用于物品推荐.如何整合多源异构数据来实现数据的价值最大化是当前推荐系统亟待解决的问题.针对这一问题,首先分析了多源异构数据中各类数据的特点,并根据各自特点为其设计了不同的建模方式.其次,提出一种新颖的推荐模型用于评分预测任务,它通过融合多关系数据和视觉信息来缓解数据稀疏问题.最后,设计了一种高效的算法MSRA(multi-source heterogeneous information based recommendation algorithm)用于求解所提模型的参数.在多个亚马逊数据集上的实验结果表明:1)面向多源异构数据的推荐算法其性能明显优于当前主流协同过滤算法; 2)该算法不仅可以有效缓解物品的冷启动问题,而且能够更好地预测不同类型物品的实际评分.; 吴宾娄铮铮叶阳东; 关键词：矩阵分解协同过滤推荐系统冷启动

大规模图推荐模型的快速优化机制: 2021年; 推荐系统在帮助用户从海量数据中发现自己感兴趣的信息时能起到重要作用。近些年来,深度学习在计算机视觉等诸多领域卓有成效,吸引了越来越多推荐系统领域学者的关注。推荐系统结合图神经网络等深度学习方法取得了令人瞩目的效果。然而,现存的许多方法主要关注在如何用深度学习模型来设计推荐系统的架构,却少有工作关注推荐系统的优化框架,尤其是从优化框架方面提升推荐系统的训练效率。因此随着模型的日益复杂,训练模型的时间代价也越来越大。本工作中,我们试图从优化框架方面提升大规模图推荐模型的训练效率。推荐系统中最主流的模型优化框架为贝叶斯个性化排序(Bayesian personalized ranking,BPR),其潜在假设是目标用户对于已交互的物品的喜好程度强于未交互的物品,然后通过最大化用户对感兴趣物品和不感兴趣物品的评分差来实现。然而,BPR优化器的瓶颈在于模型参数的学习效率低下,在计算资源有限,且用户的兴趣要具有时效性等现实因素下,极大限制了主流图推荐模型在工业场景中的应用。究其原因,BPR优化器需要每个训练样本对单独经过非线性激活函数,这样元素级别的运算无法转化为矩阵操作等并行计算的形式,进而未能发挥GPU的并行加速性能。受平方误差损失函数在结合推荐任务时,对矩阵化操作较为友好的启发,我们设计了一种快速非采样优化器FGL,可广泛适用于主流图推荐模型。经过一系列理论推导与转换,FGL有效规避了损失函数中复杂度较高的计算项,极大提升了模型的训练效率。以经典矩阵分解模型和最先进的图神经网络模型LightGCN为代表,本文在四个基准数据集上进行了大量的实验。实验结果表明,FGL优化器在保证推荐准确度下,其训练效率相比于BPR获得了数量级层面的加速,表明FGL在现实工业场景中具有很大的; 杨正一吴宾王翔何向南; 关键词：推荐系统

联合成对排序的物品推荐模型: 2019年; 现有的推荐模型大多仅从用户角度进行建模,忽略了物品的功能关系对用户购买决策的影响。从用户和物品这2个角度,同时考虑用户–物品之间的交互关系和物品–物品之间的功能关系,提出了联合成对排序的推荐模型。考虑正样本的排名位置和负采样策略直接影响模型收敛速度,构建一种排序感知的学习算法,用于求解所提模型的参数。实验结果表明,与当前主流推荐算法相比,该算法在多个评价指标上具有明显的性能优势。; 吴宾陈允孙中川叶阳东; 关键词：协同过滤隐式反馈矩阵分解

联合正则化的矩阵分解推荐算法被引量：27: 2018年; 推荐系统已成为一种解决信息过载和帮助用户决策的有效工具.当前的研究表明,结合社会关系的推荐模型能够提升推荐的性能.然而,已有的社会化推荐模型大都忽略了物品之间的关联关系对推荐性能的影响.针对此问题,提出一种度量物品之间关联程度的方法,并将其用于获取物品之间的关联关系.然后,将关联关系与社会关系相结合,提出一种基于联合正则化的矩阵分解推荐模型,并证明了联合正则化是一种加权的原子范数.最后,根据提出的模型构建了一种推荐算法CRMF.在4个真实数据集上的实验结果表明:与主流的推荐算法相比,该算法不仅可以缓解用户的冷启动问题,而且更能有效地预测不同类型用户的实际评分.; 吴宾娄铮铮叶阳东; 关键词：矩阵分解推荐系统协同过滤社交网络

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