孙福振

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发文主题：太阳能数据传递锅炉系统智能控制客户端连接更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程动力工程及工程热物理更多>>
发文期刊：《计算机科学与探索》《计算机应用与软件》《计算机应用研究》《广西师范大学学报（自然科学版）》更多>>
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基于分级注意力网络和多层对比学习的社交推荐
《广西师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期133-148,共16页张丽杰 王绍卿 张尧 孙福振 
山东省自然科学基金(ZR2020MF147,ZR2021MF017)。
将社交关系融入推荐系统中,能有效提高推荐质量。然而现实世界中用户的交互数据是稀疏和复杂的,如何更好地利用社交信息是关键问题。现有社交推荐模型没有充分探索高阶好友的影响,而且忽略了用户间的关系强度和不同种类的关系对用户的影...
关键词：社交推荐 注意力网络 超图学习 对比学习 推荐系统 
融入自注意力和对比学习的多行为推荐
《计算机应用研究》2025年第2期391-397,共7页张志伟 孙福振 孙秀娟 李鹏程 王绍卿 
国家自然科学基金资助项目(61841602);山东省自然科学基金资助项目(ZR2020MF147)。
现有的多行为推荐模型忽略了不同行为之间存在的优化不平衡问题。为解决这一问题,提出了一种融入自注意力和对比学习的多行为推荐模型(multi-behavior recommendation integrating self-attention and contrastive learning,SACL)。首先...
关键词：多行为推荐 自注意力 对比学习 多行为特征 元知识 
基于对比学习的延长增强推荐模型
《山东理工大学学报（自然科学版）》2024年第6期32-38,46,共8页张文龙 孙福振 李鹏程 张志伟 王绍卿 
国家自然科学基金项目(61841602);山东省自然科学基金项目(ZR2020MF147)。
针对现有模型因数据稀疏而导致推荐效果不佳的问题,提出了一种基于对比学习的延长增强推荐模型。首先,通过对交互序列反向延长以获得具有丰富上下文信息的增广序列;其次,为避免现有对比学习正样本生成方式可能会破坏序列语义的问题,将...
关键词：推荐模型 对比学习 延长增强 生成对抗网络 
基于跨域元学习框架的冷启动用户表示学习方法
《山东大学学报(工学版)》2024年第6期29-37,共9页刘玉芳 王绍卿 郑顺 张丽杰 孙福振 
山东省自然科学基金资助项目(ZR2020MF147,ZR2021MF017);山东省高等学校青创科技计划创新团队基金资助项目(2021KJ031)。
为解决跨域推荐方法过度依赖重叠用户、在冷启动场景中由于数据稀疏导致泛化能力差两个问题,利用元学习快速适应数据稀疏任务的优势,提出一个基于跨域元学习框架的冷启动用户表示学习方法。设计一个多级注意力融合机制,门控循环单元(gat...
关键词：跨域推荐 冷启动推荐 元学习 长短期偏好 多级注意力 
融合掩码自编码器的自适应增强序列推荐
《计算机科学与探索》2024年第12期3324-3334,共11页孙秀娟 孙福振 李鹏程 王澳飞 王绍卿 
国家自然科学基金(61841602);山东省自然科学基金(ZR2020MF147)。
为了解决序列推荐任务中基于对比学习方法生成的对比视图质量不佳的问题,提出融合掩码自编码器的自适应增强序列推荐模型。基于所有用户交互序列创建全局的项目-项目转换图,将序列模式与全局协作模式相结合,为项目表示提供更多的全局上...
关键词：序列推荐 自适应数据增强 自编码器 自监督学习 
基于反向延长增强的对抗生成网络推荐算法
《计算机应用研究》2024年第7期2033-2038,共6页张文龙 孙福振 吴相帅 李鹏程 王绍卿 
国家自然科学基金项目(61841602);山东省自然科学基金项目(ZR2020MF147)。
针对现有序列推荐模型因数据稀疏性严重难以达到最优性能的问题,提出了一种基于反向延长增强的生成对抗网络推荐算法。该方法通过对交互序列进行延长增强来获取高质量的训练数据,以缓解数据稀疏性带来的模型训练不充分的问题。首先,使...
关键词：推荐系统 反向延长增强 生成对抗网络 序列推荐 自注意力网络 
用于冷启动推荐的用户偏好跨域转移框架
《山东理工大学学报（自然科学版）》2024年第1期26-32,41,共8页刘玉芳 王绍卿 郑顺 张丽杰 孙福振 
山东省自然科学基金项目(ZR2020MF147,ZR2021MF017);山东省高等学校青创科技计划创新团队项目(2021KJ031)。
在推荐系统中冷启动问题一直面临着巨大的挑战。跨域推荐旨在利用源域中用户丰富的信息来提高目标域中冷启动用户推荐的性能,能够有效地缓解冷启动问题。基于映射函数的跨域推荐方法存在过于依赖重叠用户的问题,然而在冷启动场景中重叠...
关键词：跨域推荐 冷启动推荐 元学习 自注意力 
基于动态掩码和多对对比学习的序列推荐模型
《山东大学学报（工学版）》2023年第6期47-55,共9页郑顺 王绍卿 刘玉芳 李可可 孙福振 
山东省自然科学基金资助项目(ZR2020MF147,ZR2021MF017);山东省高等学校青创科技计划创新团队项目(2021KJ031)。
为解决BERT(bidirectional encoder representations from transformers)编码器在掩码过程中人为引入噪音、掩码比例过小难以掩盖短交互序列中的项目以及掩码比例过大导致模型难以训练3个问题,提出一种更改BERT编码器掩码方式的对比学...
关键词：自注意力 完形填空 序列推荐 对比学习 动态掩码 推荐系统 
基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络
《山东科技大学学报（自然科学版）》2023年第6期97-105,共9页李炳淑 吕楠 孙福振 
国家自然科学基金项目(61841602);山东省自然科学基金项目(ZR2018PF005)。
由于肺结节具有不同尺寸大小,基于固定感受野的网络结构无法充分捕获肺结节的多尺度特征。针对该问题,提出一种基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络,首先通过设计的多尺度层动态学习肺结节不同大小尺度特征,增强网络...
关键词：多尺度 注意力机制 卷积神经网络 肺结节 分类 
基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法
《计算机应用与软件》2023年第11期254-258,301,共6页徐上上 孙福振 王绍卿 鹿祥志 
国家自然科学基金项目(61841602);山东省自然科学基金项目(ZR2018PF005)。
针对评分矩阵和信任矩阵的稀疏性以及推荐精度不高等问题,提出基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法PMFTrustSVD。该文采用概率矩阵分解算法对信任矩阵进行分解,分别获得用户作为信任者和被信任者的潜在社交偏好;根据用户在作为信任...
关键词：推荐算法 概率矩阵分解 TrustSVD 有向信任 
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