检索结果-南通市图书馆

基于音频内容和歌词文本相似度融合的翻唱歌曲识别模型

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华东理工大学学报（自然科学版） 2021年第1期47卷 74-80页

作者：陈颖呈陈宁华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

翻唱歌曲识别是音乐信息检索(Music Information Retrieval, MIR)领域最具挑战性的任务之一。为了提高翻唱歌曲识别(Cover Song Identification, CSI)的准确率,研究者提出了多音频特征相似度张量积图融合的翻唱识别模型,但相似度高维空... 详细信息

翻唱歌曲识别是音乐信息检索(Music Information Retrieval, MIR)领域最具挑战性的任务之一。为了提高翻唱歌曲识别(Cover Song Identification, CSI)的准确率,研究者提出了多音频特征相似度张量积图融合的翻唱识别模型,但相似度高维空间几何结构的学习大幅度增加了模型的时间复杂度,同时该模型没有考虑歌词对翻唱识别的重要性。本文提出了基于音频内容和歌词文本相似度融合的翻唱识别模型。采用深度学习的方法分别提取音频特征和歌词特征,并采用相似度网络融合模型对这两种特征的相似度进行融合。为了验证算法的有效性,构建了Covers2326多模态数据库。实验结果表明,与基于多音频特征相似度张量积图融合模型相比,本文模型取得了更高的识别准确率和更低的时间复杂度。

关键词：多模态深度学习相似度融合翻唱歌曲识别

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基于相似度融合的主动支持向量机算法

计算机工程 2011年第12期37卷 166-169页

作者：成鹏汪西莉陕西师范大学计算机科学学院西安710062

提出一种基于相似度融合的主动支持向量机算法,利用未标记样本和标记样本,结合支持向量机的方法实现主动学习。实验结果表明,该算法与普通主动学习的支持向量机相比,在保证分类器性能的情况下,可以减少标记样本的数目,抑制孤立样本对分... 详细信息

提出一种基于相似度融合的主动支持向量机算法,利用未标记样本和标记样本,结合支持向量机的方法实现主动学习。实验结果表明,该算法与普通主动学习的支持向量机相比,在保证分类器性能的情况下,可以减少标记样本的数目,抑制孤立样本对分类器的影响;在相同标记样本数目的情况下,该算法具有较高的分类精度。

关键词：主动学习支持向量机相似度融合标记样本

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协同过滤的相似度融合改进算法

计算机系统应用 2017年第1期26卷 135-140页

作者：于世彩谢颖华王巧东华大学信息科学与技术学院上海201620

针对传统协同过滤推荐在数据稀疏性条件下性能不佳的问题,在相似度计算上做出了优化,提出了一种基于项目类别和用户兴趣相似度融合的协同过滤算法,算法将相似度的计算分解为两个方面进行:用户-项目类别评分相似度和用户-项目类别兴趣相... 详细信息

针对传统协同过滤推荐在数据稀疏性条件下性能不佳的问题,在相似度计算上做出了优化,提出了一种基于项目类别和用户兴趣相似度融合的协同过滤算法,算法将相似度的计算分解为两个方面进行:用户-项目类别评分相似度和用户-项目类别兴趣相似度,将两者用合适的权值加以融合得到最终相似度,参与最终预测评分的计算.利用MovieLens公用数据集对改进前后的算法进行对比.结果表明,基于项目类别和用户兴趣的协同过滤改进算法有效地缓解了数据稀疏性问题的影响,提高了推荐的准确性.

关键词：协同过滤数据稀疏性项目类别用户兴趣相似度融合

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基于多相似度融合的药物重定位推荐算法

计算机技术与发展 2021年第1期31卷 168-174页

作者：陈鹏鲍天嘉智余肖生三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

药物重定位算法可以为发现药物的新用途提供理论上的支持。针对传统药物重定位推荐算法的不足,提出一种基于多相似度融合的药物重定位推荐算法(MSF)。首先通过药物-疾病数据源计算出疾病相似度,再通过药物-化学结构、药物-靶蛋白以及药... 详细信息

药物重定位算法可以为发现药物的新用途提供理论上的支持。针对传统药物重定位推荐算法的不足,提出一种基于多相似度融合的药物重定位推荐算法(MSF)。首先通过药物-疾病数据源计算出疾病相似度,再通过药物-化学结构、药物-靶蛋白以及药物-副作用数据源计算出三种相似度并融合为药物相似度,最后利用两种相似度计算药物与疾病对应关系的预测值,并通过预测值融合方法融合为最终预测值。实验结果表明,与SLAMS算法和DRCFFS算法相比,MSF算法在精确率和召回率上有较大的提高;与针对单个数据源的药物重定位算法相比,通过融合多种数据源,预测值的可靠性和精确性都有进一步的提升。案例分析显示,MSF算法可以有效地预测出有治疗效果的药物-疾病组合。

关键词：药物重定位协同过滤数据稀疏性相似度融合预测值融合

基于相似度融合的中文文本相似性度量方法研究

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信息技术与信息化 2023年第10期 36-39页

作者：温雨王琦严武军太原师范学院山西晋中030600 运城学院山西运城044000

中文文本之间可能具有复杂的上下文关系,比较容易出现语义混淆、语序混乱等问题,而使用传统的度量文本相似性的方法很难捕捉到这些关系,所以对于中文文本的结构特点等造成度量中文文本相似性存在的不足,采用了一种基于相似度融合的方式... 详细信息

中文文本之间可能具有复杂的上下文关系,比较容易出现语义混淆、语序混乱等问题,而使用传统的度量文本相似性的方法很难捕捉到这些关系,所以对于中文文本的结构特点等造成度量中文文本相似性存在的不足,采用了一种基于相似度融合的方式计算两个文本的相似度。首先通过提取文本字面特征构建结构相似度模型;然后通过语义特征构建语义相似度模型,根据相应判断文本相似性的逻辑,采用层次分析法确定权重,从而提高中文文本的相似度。经过对比实验结果表明,所提出的模型在短文本方面的准确率达到了81.9665%。

关键词：相似度融合文本相似性字面特征语义特征对比实验层次分析法

SNS背景下基于Tag和Rating相似度融合的协同过滤

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计算机系统应用 2011年第10期20卷 78-81页

作者：王卫平张丽君中国科学技术大学管理学院合肥230026

SNS即社会性网络服务的出现为Tag技术的应用提供契机,以基于SNS的网站为背景,将Tag信息作为补充信息融入协同过滤推荐系统,提出了SNS背景下基于Tag和Rating相似度融合的协同过滤,以降低数据稀疏性对推荐精度的影响。首先分别计算基于Ta... 详细信息

SNS即社会性网络服务的出现为Tag技术的应用提供契机,以基于SNS的网站为背景,将Tag信息作为补充信息融入协同过滤推荐系统,提出了SNS背景下基于Tag和Rating相似度融合的协同过滤,以降低数据稀疏性对推荐精度的影响。首先分别计算基于Tag信息和Rating评分信息的用户相似度,然后将这两种相似度进行融合得到综合相似度,最后据此进行协同过滤推荐。实验结果表明本文提出的算法能提高推荐的精度。

关键词： SNS Tag 协同过滤相似度融合稀疏性

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基于融合相似度的跨模态哈希检索方法

基于融合相似度的跨模态哈希检索方法

作者：徐永志华南理工大学

学位级别：硕士

随着信息飞速增长时代的到来,人们对于信息检索的需求也在不断增加。其中,作为机器学习方法的重要领域之一,哈希学习成为了用于信息检索的典型方法。如今网络上存储的数据存在多样性,传统的哈希方法研究范围局限于同种数据之间的检索,... 详细信息

随着信息飞速增长时代的到来,人们对于信息检索的需求也在不断增加。其中,作为机器学习方法的重要领域之一,哈希学习成为了用于信息检索的典型方法。如今网络上存储的数据存在多样性,传统的哈希方法研究范围局限于同种数据之间的检索,因此跨模态数据之间的检索逐渐受到关注。跨模态数据检索,因不同模态数据的数据分布不同,所以直接对数据训练哈希函数,会使得生成哈希编码无法充分保留有代表性的原始语义信息。而且,跨模态检索的另一个难题是对于不同数据分布的数据,其数据之间的相似度无法直接衡量,因此需要尝试将不同模态的数据投影到共同的语义子空间中,在共同语义子空间进行数据相似度的衡量。现有的跨模态检索的研究大都采用深度哈希的方法,结合标签数据的相似度对共同语义子空间进行训练,从而挖掘跨模态数据的相似度语义信息,最后把数据映射成哈希编码进行检索。然而大部分的方法忽略了相同模态内的相似度与跨模态数据的相似度之间的联系,从而导致训练得到的共同语义子空间无法保留有代表性的原始语义信息。于此同时,原始数据之间的相似度是基于真值距离,而哈希编码的相似度关系是基于汉明距离,在哈希编码的学习过程就需要削减真值距离与汉明距离之间的误差。因此,本文提出了基于跨模态检索的深度有监督相似度融合哈希方法(Deep Supervised Fused Similarity Hashing)。其中包含了相似度融合的方法,将不同模态数据的内在相似度与标签相似度进行有效融合,深入挖掘不同模态数据模态内相似度之间的关联,得到更具判别性的原始语义信息;由于不同模态数据的分布不同,所以数据在映射到相同的二进制哈希编码时会出现不同程度的误差,因此本文方法包含了改进的最大化间距量化机制,通过对不同模态数据调整不同的量化误差参数,有效削减哈希编码学习过程产生的真值距离与汉明距离之间的误差。

关键词：跨模态检索深度哈希共同语义子空间相似度融合

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加权填充与兴趣相融合的相似度改进算法

物联网技术 2018年第3期8卷 77-80,83页

作者：黄迪吴静西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010 特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010

针对传统协同过滤推荐算法在面临用户评分矩阵极端稀疏而导致推荐结果不佳的问题,文中提出了一种改进的协同过滤推荐算法。该算法的相似度值由用户评分相似度值和用户兴趣相似度值组成,其中用户兴趣相似度用来拟补单独填充值导致用户个... 详细信息

针对传统协同过滤推荐算法在面临用户评分矩阵极端稀疏而导致推荐结果不佳的问题,文中提出了一种改进的协同过滤推荐算法。该算法的相似度值由用户评分相似度值和用户兴趣相似度值组成,其中用户兴趣相似度用来拟补单独填充值导致用户个性化不足的问题。用户评分相似度值采用混合加权填充值对用户评分矩阵进行填充,即在原用户评分矩阵上采用由用户评分矩阵行和列的平均数、众数、中位数等混合加权拟合成的最终值对未评分项目进行填充,加权值的权重取决于这三种值单独填充的实验结果。首先将加权填充后的矩阵作为伪矩阵,在伪矩阵上进行相似度计算。然后通过用户兴趣相似度值建立用户兴趣矩阵,拟采用用户对项目属性评价的次数来衡量用户对不同项目属性的偏好度,利用相似度计算公式计算用户间的兴趣相似度值。最后对Movielens电影数据集进行仿真实验。实验结果表明,相比传统的协同过滤推荐算法,改进的评分矩阵混和加权填充与用户兴趣相结合的协同过滤推荐算法不仅有效缓解了数据稀疏问题的影响,同时也提高了推荐精度。

关键词：推荐系统相似度融合协同过滤混合加权填充稀疏性兴趣

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神经网络多层特征信息融合的人脸识别方法

智能系统学报 2021年第2期16卷 279-285页

作者：方涛陈志国傅毅江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 无锡环境科学与工程研究中心江苏无锡214153

由于人脸面部结构复杂,不同人脸之间结构特征相似,导致难以提取到十分适合用于分类的人脸特征,虽然神经网络具有良好效果,并且有很多改进的损失函数能够帮助提取需要的特征,但是单一的深度特征没有充分利用多层特征之间的互补性,针对这... 详细信息

由于人脸面部结构复杂,不同人脸之间结构特征相似,导致难以提取到十分适合用于分类的人脸特征,虽然神经网络具有良好效果,并且有很多改进的损失函数能够帮助提取需要的特征,但是单一的深度特征没有充分利用多层特征之间的互补性,针对这些问题提出了一种基于神经网络多层特征信息融合的人脸识别方法。首先选择ResNet网络结构进行改进,提取神经网络中的多层特征,然后将多层特征映射到子空间,在各自子空间内通过定义的中心变量进行自适应加权融合;为进一步提升效果,将所有特征送入Softmax分类器,同时对分类结果通过相同方式进行自适应加权决策融合;训练网络学习适合的中心变量,应用中心变量计算加权融合相似度。在同样的有限条件下,在使用AM-Softmax损失函数的基础上,融合特征在LFW(Labeled Faces in the Wild)上的识别效果了提升1.6%,使用融合相似度提升了2.2%。能够有效地提升人脸识别率,提取更合适的人脸特征。

关键词：人脸识别人脸特征神经网络信息融合特征融合决策融合特征提取相似度融合