郑山红

作品数：68被引量：268H指数：8
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供职机构：长春工业大学计算机科学与工程学院更多>>
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发文领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生生物学更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《航空计算技术》《计算机技术与发展》《中国科技经济新闻数据库 教育》更多>>
所获基金：吉林省自然科学基金吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目国家自然科学基金吉林省教育科学“十二五”规划课题更多>>
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融合元学习和注意力机制的跨域推荐算法研究
《计算机仿真》2024年第12期344-348,共5页郭佳 郑山红 陈闯 王国春 
吉林省科学技术厅重点研发项目(20220201159GX)。
冷启动问题是推荐系统面临的一个巨大挑战,跨域推荐是解决冷启动问题的主要方法之一。现有的大多数方法都是在源域和目标域之间建立一个所有用户公用的连接桥,但是用户的需求各不相同,关注的方面也各不相同,一个公用的连接桥不能很好的...
关键词：跨域推荐 元学习 冷启动问题 注意力机制 
基于分布式和图注意力机制的社交推荐算法
《计算机工程与设计》2024年第11期3463-3470,共8页李慧 郑山红 王国春 郭佳 
吉林省科技发展计划基金项目(20220201159GX)。
为解决基于图神经网络社交推荐方法只考虑用户的社交关系,忽略了项目之间的相互依赖关系,以及没有考虑用户和项目的偏好偏移的问题,提出一种基于分布式和图注意力机制的社交推荐算法。利用图神经网络获得用户和项目之间的关联,得到用户...
关键词：推荐系统 社交关系 图神经网络 神经网络 注意力机制 评分预测 偏好偏移 
基于一种新的联邦优化算法的信用风险预测方法被引量：3
《长春工业大学学报》2023年第1期58-64,共7页刘紫微 郑山红 
吉林省教育厅科学研究项目(JJKH20210750KJ)。
ResNet深度神经网络模型与联邦学习融合建模,实现信用风险预测并保证用户数据的隐私安全。模型准确率和精准度可达89.67%和94.22%。首次采用联邦优化算法-局部全局联合平均算法(LG-FEDAVG)优化训练过程,对贷款用户的信用风险建模。研究...
关键词：联邦学习 深度神经网络 信用风险评估 ResNet 局部全局联合平均算法 
基于深度强化学习TD3算法的投资组合管理
《信息技术与信息化》2022年第9期177-180,共4页蒋美英 郑山红 
投资组合问题是指投资者在控制风险的情况下将资产重新分配到不同产品中,实现收益最大化。利用深度强化学习中的TD3算法,并构建基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的TD3算法投资组合模型来进行研究,同时将股票投资组合交...
关键词：TD3 LSTM 投资组合 股票 深度强化学习 
基于改进残差网络的客户还款行为预测新方法被引量：2
《长春工业大学学报》2022年第3期271-277,共7页明志 郑山红 李万龙 蒋美英 
吉林省自然科学基金项目(20130101060JC)。
针对互联网金融数据噪声多、维度高等特点,改变残差网络连接方式并融入通道注意力机制,提出一种新方法对网络小额贷款客户进行违约、提前和正常还款行为预测。该方法改变原始网络结构,在基本残差网络中增加特征融合层,把每一个残差块的...
关键词：残差网络 注意力机制 客户还款行为 全局平均池化 
领域驱动客户关系定价系统被引量：1
《长春工业大学学报》2022年第2期137-145,共9页于少聪 郑山红 
吉林省教育厅项目(JJKH20210750KJ)。
在定价模型中考虑客户关系,采用量化EVA计算以及定性优惠减免确定贷款利率实现差异化定价。以领域驱动设计指导微服务的划分,以头脑风暴方式进行领域建模,并对聚合、实体等元素进行识别定位。采用DDD四层技术架构模型,基于Spring Cloud...
关键词：客户关系 差异化定价 领域驱动设计 微服务 Spring Cloud 
基于条件变分自编码网络的短文本分类
《计算机应用与软件》2021年第9期280-285,共6页康宸 郑山红 李万龙 
吉林省自然科学基金项目(20130101060JC)。
传统文本分类模型在处理短文本时主题特征挖掘不够充分,导致短文本分类效果不佳。对此提出一种基于条件变分自编码的短文本分类模型。采用预训练的LDA主题模型得到的主题词项分布构造具有单通道的文本主题特征图,从采样重构过程中学习...
关键词：变分自编码网络 文本分类 潜在空间 
改进SOM和快速K中心点银行客户细分
《长春工业大学学报》2021年第3期279-284,共6页吴虹颖 郑山红 苏珂 
吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(JJKH20191309KJ);吉林省和顺恒通科技有限公司横向课题。
动态设置自组织神经网络的学习速率,加快自我组织进程,利用改进后的SOM训练样本数据得到的原型向量数据量远小于初始数据量且保持原拓扑结构不变,再用快速K中心点算法对该原型向量聚类并用CH指标判定最佳聚类个数。结合巴雷托分析法和...
关键词：银行客户细分 SOM算法 快速K中心点算法 聚类分析 
融合LDA主题模型和二维卷积的短文本分类被引量：5
《计算机应用与软件》2020年第11期127-131,153,共6页康宸 郑山红 李万龙 
吉林省自然科学基金项目(20130101060JC)。
由于受到短文本文本长度的限制,传统分类模型不能够充分挖掘短文本序列信息,导致短文本分类效果不佳。对此提出两种融合LDA主题模型和二维卷积的短文本分类模型。采用LDA主题模型预训练得到的主题词项分布来弥补短文本缺乏的主题信息,...
关键词：短文本分类 LDA主题模型 二维卷积 
基于KELM-AE的客户流失预测模型被引量：1
《长春工业大学学报》2020年第5期454-460,共7页闫志诚 李万龙 郑山红 苏珂 
利用极限学习机,只需设置初始隐藏层节点个数,无需动态调整网络输入的权重及偏置即可得出全局最优解。加入核函数减小极限学习机中易受极端随机设定值影响,模型可以进行自编码网络本身无监督学习,具有对离散数据特征提取能力以及特征表...
关键词：客户流失预测 极限学习机 核函数 自编码器 
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