检索结果-南通市图书馆

作者：魏义彪山东师范大学

学位级别：硕士

随着移动互联网和自媒体的快速发展,网络数据量呈现爆发式增长,造成了严重的“信息过载”问题。推荐系统作为解决这一问题的重要手段,已经成了各大互联网应用平台的核心技术。基于协同过滤的方法通过挖掘用户和产品之间的历史交互记录... 详细信息

随着移动互联网和自媒体的快速发展,网络数据量呈现爆发式增长,造成了严重的“信息过载”问题。推荐系统作为解决这一问题的重要手段,已经成了各大互联网应用平台的核心技术。基于协同过滤的方法通过挖掘用户和产品之间的历史交互记录来学习用户对产品的偏好。然而,相比于庞大的产品数量,用户与产品的交互数据往往非常稀疏。因此,仅依赖单一模态数据来建模用户和产品特征的推荐方法往往难以取得理想的推荐性能。另外,交互过程中产生的多模态协作信号以及产品的多模态特征包含着丰富的语义信息,充分利用这些多模态信息来增强推荐性能具有广泛的研究前景。在深度学习技术的发展过程中,深度自监督学习技术在多种任务中表现出了强大的性能。特别地,在推荐系统研究领域,对比学习作为一种有效的自监督学习技术,在解决推荐场景下数据稀疏和长尾分布等问题上表现出了优秀的性能,并受到了学术界和工业界的广泛关注。然而,当前基于对比学习技术的多模态推荐方法仍然存在一些亟待解决的问题:首先,用户-产品交互过程中会产生大量多模态协作信号,例如用户评论中的文本和图像等信息。如何有效建模交互过程中产生的多模态协作信号,并利用对比学习强大的自监督能力捕获其中信息是需要解决的问题之一。其次,产品的多模态数据(例如文本描述和图像等)蕴含丰富的语义信息,但也伴随着大量的多模态噪音。如何有效避免多模态噪音的影响,有效提取用户和产品的多模态细粒度特征,并捕获其中的自监督信号以建模细粒度的用户偏好是需要解决的问题之二。针对上述问题,本文对基于对比学习的多模态推荐方法进行了研究,主要研究内容和贡献如下:(1)多级对比学习的多模态推荐框架。本文提出了一种基于评论感知的多级跨模态对比学习推荐框架(Multi-level Cross-modal Contrastive Learning for review-aware recommendation,MCCL),旨在构建多级对比学习,以自监督方式充分训练模态内和模态间的语义特征。具体来说,我们创新性地将用户交互和语义评论视为两种不同的语义模态,并设计了两种模态内特定的对比学习策略来增强模态内特征的学习。此外,我们还利用模态间的语义一致性构建了跨模态对比学习。最后,采用多任务学习方法来协同优化多个任务。我们在三个真实数据集上进行了全面实验,实验结果验证了MCCL的有效性。(2)基于动量蒸馏的多模态推荐方法。本文提出一个细粒度自监督动量蒸馏多模态推荐框架。在该工作中,我们设计了一个基于Transformer的细粒度特征提取器(Transformer-based Fine-grained Feature Extractor,TFFE)和一个包含模态内和模态间对比学习的动量蒸馏结构(Momentum Distillation,MoD),以完全预训练TFFE进行细粒度特征提取。此外,我们设计了一个结构感知的细粒度对比学习模块,对细粒度特征设计了三种特征增强方式:随机丢弃,随机遮蔽和产品共现结构增强,从而充分捕获细粒度特征之间的自监督信号。通过在三个真实数据集上进行的大量实验证明了我们所提方法优于最先进的多模态推荐方法。进一步的实验证实,我们提出的细粒度特征提取器TFFE可以作为一个预训练模型,通过预训练学习产品的细粒度特征表示,有效地增强推荐方法的性能。

关键词：对比学习图神经网络 Transformer 多模态特征

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银杏外种皮有效成分的提取分离研究

引用

江苏农业科学 2008年第1期36卷 187-189页

作者：王桃云王亮魏义彪苏州科技学院生物系江苏苏州215009

采用超声波法辅助提取和传统的溶剂浸提法对银杏外种皮黄酮等有效成分进行提取,再用溶剂法分离纯化黄酮、白果酸和白果酚。结果表明,传统溶剂浸提法的最佳提取工艺为:浸提剂95%乙醇,料液比1∶30,60℃恒温水浴浸提2 h;超声波辅助提取法... 详细信息

采用超声波法辅助提取和传统的溶剂浸提法对银杏外种皮黄酮等有效成分进行提取,再用溶剂法分离纯化黄酮、白果酸和白果酚。结果表明,传统溶剂浸提法的最佳提取工艺为:浸提剂95%乙醇,料液比1∶30,60℃恒温水浴浸提2 h;超声波辅助提取法的最佳提取工艺为:浸提剂80%乙醇,料液比1∶8,浸提30 min。在超声波辅助提取法最佳工艺条件下,银杏外种皮黄酮得率为7.84%。

关键词：银杏外种皮黄酮有效成分分离提取

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