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基于知识图谱的用户偏好神经建模框架

模式识别与人工智能 2019年第7期32卷 661-668页

作者：朱桂明宾辰忠古天龙陈炜贾中浩桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004

针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学... 详细信息

针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学习用户的潜在偏好,同时使用注意力网络融合各传播阶段偏好特征以构建最终的用户偏好向量.在真实数据集上的对比实验表明文中框架在个性化推荐中对用户偏好刻画的有效性.

关键词：推荐系统知识图谱偏好传播注意力机制

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基于多重隐语义表示模型的旅游路线挖掘

模式识别与人工智能 2018年第5期31卷 462-469页

作者：孙彦鹏古天龙宾辰忠孙磊桂林电子科技大学机电工程学院桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004

针对用户个性化旅游行为过程的挖掘与景点推荐问题,提出多重隐语义旅游路线表示模型(MLSTR-RM).MLSTR-RM考虑不同上下文对用户旅游路线的影响,高效挖掘旅游路线中丰富的隐语义.首先确定模型中不同上下文包含的隐语义信息,然后通过负采... 详细信息

针对用户个性化旅游行为过程的挖掘与景点推荐问题,提出多重隐语义旅游路线表示模型(MLSTR-RM).MLSTR-RM考虑不同上下文对用户旅游路线的影响,高效挖掘旅游路线中丰富的隐语义.首先确定模型中不同上下文包含的隐语义信息,然后通过负采样的方式训练模型参数,最后基于MLSTR-RM模型设计个性化景点推荐方法.在真实数据集上的实验表明文中模型的有效性.

关键词：旅游路线挖掘隐语义多重隐语义景点推荐

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上下文感知旅游推荐系统研究综述

智能系统学报 2019年第4期14卷 611-618页

作者：匡海丽常亮宾辰忠古天龙桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室

随着人们生活水平的提高,旅游已成为一项普遍的休闲活动,进而推动了旅游推荐方面技术的研究。与传统推荐系统相比,除了考虑游客和旅游产品的相关特征之外,旅游推荐系统的推荐质量在很大程度上受到位置、时间、天气、游客社交群体等上下... 详细信息

随着人们生活水平的提高,旅游已成为一项普遍的休闲活动,进而推动了旅游推荐方面技术的研究。与传统推荐系统相比,除了考虑游客和旅游产品的相关特征之外,旅游推荐系统的推荐质量在很大程度上受到位置、时间、天气、游客社交群体等上下文信息的影响。本文首先给出上下文感知旅游推荐系统的总体框架;然后对位置、时间、游客社会化网络和多维上下文等4类典型的上下文信息在旅游推荐系统中的应用进行了详细考察,并对综合应用各种上下文信息的旅游推荐系统进行了分析;从旅游推荐产品的角度对推荐系统进行分类考察;最后讨论了上下文感知旅游推荐系统目前面临的重点和难点问题,指出下一步的研究方向。

关键词：上下文感知旅游推荐系统基于位置的推荐社会化网络个性化推荐旅游景点推荐旅游路线推荐旅游套餐推荐

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旅游路线规划研究综述

智能系统学报 2019年第1期14卷 82-92页

作者：常亮孙文平张伟涛宾辰忠古天龙桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

旅游业的快速发展和用户分享内容的激增使得旅游领域的信息过载问题日益突出,如何帮助游客在快速制定个性化游览路线的同时提升旅行体验,成为当前旅游路线规划问题研究的关键。首先,给出旅游路线规划问题的形式化定义;然后,将文献中的... 详细信息

旅游业的快速发展和用户分享内容的激增使得旅游领域的信息过载问题日益突出,如何帮助游客在快速制定个性化游览路线的同时提升旅行体验,成为当前旅游路线规划问题研究的关键。首先,给出旅游路线规划问题的形式化定义;然后,将文献中的旅游路线规划求解方法分为基于精确数学建模的求解、基于用户生成内容的求解两大类,对各类方法的关键技术和存在的主要问题进行了较为详细的考察;最后,给出一个旅游路线规划系统整体架构,对其中存在的重点和难点问题进行了分析,为旅游路线规划问题的研究提供理论支持的同时指明了下一步的研究方向。

关键词：旅游路线规划位置服务轨迹挖掘个性化推荐上下文感知定向问题用户生成数据全域旅游

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多空间交互协同过滤推荐

计算机科学 2021年第12期48卷 181-187页

作者：李康林古天龙宾辰忠桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

大数据时代,由于信息过载,用户很难从海量数据中寻找出感兴趣的内容,个性化推荐系统的诞生极好地解决了这个问题。协同过滤算法被广泛应用于个性化推荐领域,但由于模型的限制,推荐效果未能得到进一步提升。现有的基于协同过滤模型的改... 详细信息

大数据时代,由于信息过载,用户很难从海量数据中寻找出感兴趣的内容,个性化推荐系统的诞生极好地解决了这个问题。协同过滤算法被广泛应用于个性化推荐领域,但由于模型的限制,推荐效果未能得到进一步提升。现有的基于协同过滤模型的改进方法大多都是通过引入表示学习方法来得到更好的用户表示向量和项目表示向量,或通过改进用户项目匹配函数来提升推荐能力,但此类工作都致力于从单个交互提取用户-项目交互信息。文中提出了一种多空间交互协同过滤推荐算法,将用户向量和项目向量映射到多空间,从多角度做用户-项目交互,使用两层注意力机制聚合最终的用户表示向量和项目表示向量,以进行评分预测。在公开的真实数据集上,多空间交互协同过滤模型(MSICF)与多个基线模型进行了对比实验,MSICF模型的评估优于对比的基线方法。

关键词：推荐系统协同过滤多空间交互注意力机制

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融合协同过滤与用户偏好的旅游组推荐方法

智能系统学报 2018年第6期13卷 999-1005页

作者：陈君同古天龙常亮宾辰忠梁聪桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

近年来,组推荐系统已经逐渐成为旅游推荐领域的研究热点之一。传统的推荐系统面临的数据稀疏性问题在组推荐系统中同样存在。基于评分的推荐系统中,可以把组推荐系统分为对单个用户的偏好预测和对组内成员预测结果的融合两个阶段。为提... 详细信息

近年来,组推荐系统已经逐渐成为旅游推荐领域的研究热点之一。传统的推荐系统面临的数据稀疏性问题在组推荐系统中同样存在。基于评分的推荐系统中,可以把组推荐系统分为对单个用户的偏好预测和对组内成员预测结果的融合两个阶段。为提高推荐的效果,提出了一种融合协同过滤与用户偏好的旅游组推荐方法,它考虑了用户的预测评分和组推荐结果的准确性。在协同过滤中通过加入相似性影响因子和关联性因子进行预测评分,然后在均值策略和最小痛苦策略的基础上,提出了满意度平衡策略,该策略考虑了组内成员的局部满意度和整体满意度。实验表明,所提出的方法提高了推荐的准确率。

关键词：组推荐旅游推荐数据稀疏性协同过滤用户偏好均值策略最小痛苦策略

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光网络物理安全技术研究

光通信技术 2015年第1期39卷 18-20页

作者：阳华张湘英宾辰忠中国电子科技集团公司第三十四研究所广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

介绍了光网络物理安全技术的科学内涵和发展现状,构建了一套自主、可控和完整的安全攻防体系架构,分析了构建过程中需要解决的关键技术,并对光网络物理安全技术的未来发展提出建议。

关键词：光网络物理安全光子攻击安全体系

基于知识图谱和用户长短期偏好的个性化景点推荐

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智能系统学报 2020年第5期15卷 990-997页

作者：贾中浩宾辰忠古天龙常亮朱桂明陈炜桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

基于序列化的推荐算法在多个领域取得了不错的效果,但仍存在一些问题,如没有考虑所有项与项之间的关系,推荐准确度会大大降低。因此提出一种基于知识图谱和用户长短期偏好(KG-ULSP)的个性化景点推荐方法。通过引入知识图谱,使用网络表... 详细信息

基于序列化的推荐算法在多个领域取得了不错的效果,但仍存在一些问题,如没有考虑所有项与项之间的关系,推荐准确度会大大降低。因此提出一种基于知识图谱和用户长短期偏好(KG-ULSP)的个性化景点推荐方法。通过引入知识图谱,使用网络表示学习方法,学习景点的特征向量表示,使得具有相似结构和相似属性的景点在低维特征空间中的距离比较近,以此表示他们的高级语义特征。然后利用门控循环单元GRU对已学习到的景点特征向量进行序列化信息建模,进一步抽取景点的访问序列特征。另外,考虑到用户偏好可能随时间发生变化,KG-ULSP模型同时学习用户的长期偏好和短期偏好,最终预测并返回用户可能感兴趣的推荐列表。通过在真实旅游数据上的实验,验证了所提方法的有效性。

关键词：知识图谱推荐算法网络表示学习门控循环单元个性化景点推荐长短期用户偏好特征学习

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知识图谱的推荐系统综述

智能系统学报 2019年第2期14卷 207-216页

作者：常亮张伟涛古天龙孙文平宾辰忠桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

如何为用户提供个性化推荐并提高推荐的准确度和用户满意度,是当前推荐系统研究面临的主要问题。知识图谱的出现为推荐系统的改进提供了新的途径。本文研究了知识图谱近年来在推荐系统中的应用情况,从基于本体的推荐生成、基于开放链接... 详细信息

如何为用户提供个性化推荐并提高推荐的准确度和用户满意度,是当前推荐系统研究面临的主要问题。知识图谱的出现为推荐系统的改进提供了新的途径。本文研究了知识图谱近年来在推荐系统中的应用情况,从基于本体的推荐生成、基于开放链接数据的推荐生成以及基于图嵌入的推荐生成3个方面对研究现状进行了综述。在此基础上,提出了基于知识图谱的推荐系统总体框架,分析了其中涉及的关键技术,并对目前存在的重点和难点问题进行了讨论,指出了下一步需要开展的研究工作。

关键词：知识图谱推荐系统本体开放链接数据库图嵌入网络表示学习相似度预测评分