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基于知识图谱嵌入的音乐主题推荐算法优化算法
1
作者
刘灵凡
《兵工自动化》
北大核心
2025年第9期57-61,共5页
针对音乐推荐领域面临的多源异构数据整合困难、语义关联挖掘不充分以及个性化推荐精度不足等问题,提出一种融合知识图谱与深度学习的推荐算法。通过动态爬虫技术和UIE智能抽取框架构建多维度音乐数据体系,采用“语义计算+词形匹配”的...
针对音乐推荐领域面临的多源异构数据整合困难、语义关联挖掘不充分以及个性化推荐精度不足等问题,提出一种融合知识图谱与深度学习的推荐算法。通过动态爬虫技术和UIE智能抽取框架构建多维度音乐数据体系,采用“语义计算+词形匹配”的双重融合策略实现知识图谱的精准构建。引入TransR模型进行知识图谱的深度语义嵌入,并结合用户历史行为特征构建“内容-行为”双通道推荐模型。实验结果表明:该算法在推荐准确性、排序合理性和用户满意度等关键指标上均显著优于现有推荐算法,研究成果不仅为音乐推荐提供了新的技术路径,而且验证了知识图谱在提升推荐系统可解释性方面的独特作用。
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关键词
爬虫技术
自回归算法
知识融合算法
transr
算法
音乐主题评价矩阵
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职称材料
基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法
被引量：
11
2
作者
陈宣
李怡昊
陈金立
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2021年第9期856-861,共6页
随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号的识别与抑制任务更具有挑战性。针对此问题,文中提出一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法...
随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号的识别与抑制任务更具有挑战性。针对此问题,文中提出一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法。该方法首先构建干扰信号识别的专家知识图谱并利用TransR算法将其嵌入到低维向量空间中;然后,提取出每个干扰信号的多维特征并做归一化处理,将这些归一化特征值作为Softmax回归模型的输入,从而提高Softmax回归算法对干扰信号识别的准确率。仿真结果表明,对于典型的干扰样式,文中方法比基于Softmax回归和基于BP神经网络的干扰信号识别方法具有更好的识别性能。
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关键词
干扰信号识别
知识图谱
Softmax回归
transr
算法
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职称材料
题名
基于知识图谱嵌入的音乐主题推荐算法优化算法
1
作者
刘灵凡
机构
武汉设计工程学院成龙影视传媒学院
出处
《兵工自动化》
北大核心
2025年第9期57-61,共5页
文摘
针对音乐推荐领域面临的多源异构数据整合困难、语义关联挖掘不充分以及个性化推荐精度不足等问题,提出一种融合知识图谱与深度学习的推荐算法。通过动态爬虫技术和UIE智能抽取框架构建多维度音乐数据体系,采用“语义计算+词形匹配”的双重融合策略实现知识图谱的精准构建。引入TransR模型进行知识图谱的深度语义嵌入,并结合用户历史行为特征构建“内容-行为”双通道推荐模型。实验结果表明:该算法在推荐准确性、排序合理性和用户满意度等关键指标上均显著优于现有推荐算法,研究成果不仅为音乐推荐提供了新的技术路径,而且验证了知识图谱在提升推荐系统可解释性方面的独特作用。
关键词
爬虫技术
自回归算法
知识融合算法
transr
算法
音乐主题评价矩阵
Keywords
crawler technology
autoregressive
algorithm
knowledge fusion
algorithm
transr algorithm
music theme evaluation matrix
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法
被引量：
11
2
作者
陈宣
李怡昊
陈金立
机构
南京信息工程大学
出处
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2021年第9期856-861,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62071238)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20191399)。
文摘
随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号的识别与抑制任务更具有挑战性。针对此问题,文中提出一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法。该方法首先构建干扰信号识别的专家知识图谱并利用TransR算法将其嵌入到低维向量空间中;然后,提取出每个干扰信号的多维特征并做归一化处理,将这些归一化特征值作为Softmax回归模型的输入,从而提高Softmax回归算法对干扰信号识别的准确率。仿真结果表明,对于典型的干扰样式,文中方法比基于Softmax回归和基于BP神经网络的干扰信号识别方法具有更好的识别性能。
关键词
干扰信号识别
知识图谱
Softmax回归
transr
算法
Keywords
Interference signal recognition
knowledge graph
Softmax regression
transr algorithm
分类号
TN91I.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于知识图谱嵌入的音乐主题推荐算法优化算法
刘灵凡
《兵工自动化》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法
陈宣
李怡昊
陈金立
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2021
11
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职称材料
已选择
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