牛树梓

作品数：5被引量：13H指数：2
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发文主题：CWRNN多时间尺度动态建模TRANSFORMER更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机系统应用》《中文信息学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
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动态层次Transformer序列推荐算法被引量：5
《中文信息学报》2022年第1期117-126,共10页袁涛 牛树梓 李会元 
国家自然科学基金(62072447,11871145)。
序列化推荐任务根据用户历史行为序列,预测下一时刻即将交互的物品。大量研究表明:预测物品对用户历史行为序列的依赖是多层次的。已有的多尺度方法是针对隐式表示空间的启发式设计,不能显式地推断层次结构。为此,该文提出动态层次Trans...
关键词：序列推荐 动态层次建模 TRANSFORMER 
一种基于CW-RNN的多时间尺度序列建模推荐算法被引量：5
《中文信息学报》2020年第6期97-105,共9页袁涛 牛树梓 李会元 
国家自然科学基金(61602451,11871145)
序列化推荐试图利用用户与物品的历史交互序列,预测下次即将交互的物品。针对序列化推荐中推荐物品依赖于用户的长时间全局兴趣、中时间兴趣还是短时间局部兴趣的不确定性,该文提出了一种基于CW-RNN的多时间尺度序列建模推荐算法。首先...
关键词：序列推荐 多时间尺度 动态建模 
双特征空间的实体排序学习
《中文信息学报》2020年第5期91-99,共9页赵以昕 牛树梓 纪春岩 卢菲 徐睿 
国家自然科学基金(61602451);山东省重大科技创新工程项目(2018CXGC1215);山东大学基本科研业务费资助项目(26010177611018)
随着大规模知识图谱的出现以及企业高效管理领域知识图谱的需求,知识图谱中的自组织实体检索成为研究热点。给定知识图谱以及用户查询,实体检索的目标在于从给定的知识图谱中返回实体的排序列表。从匹配的角度来看,传统的实体检索模型...
关键词：知识图谱 实体检索 双特征空间 
面向相似App推荐的列表式多核相似性学习算法被引量：2
《计算机系统应用》2017年第1期116-121,共6页卜宁 牛树梓 马文静 龙国平 
相似App推荐可以有效帮助用户发现其所感兴趣的App.与以往的相似性学习不同,相似App推荐场景主要面向的是排序问题.本文主要研究在排序场景下如何学习相似性函数.已有的工作仅关注绝对相似性或基于三元组的相似性.本文建模了列表式的相...
关键词：相似App推荐 多核学习 相对相似性 相似性学习 列表式学习 
排序学习中数据噪音敏感度分析被引量：2
《中文信息学报》2012年第5期53-58,128,共7页牛树梓 程学旗 郭嘉丰 
国家自然科学基金资助项目(60903139;60873243;60933005);国家863计划重点资助项目(2010AA012502;2010AA012503)
排序学习是当前信息检索领域研究热点之一。为了避免训练集中噪音的影响,当前排序学习算法较多关注鲁棒性。已有的工作发现相同的排序学习方法的性能在不同的数据集上会有截然不同的噪音敏感度。模型改变是导致性能下降的直接原因,而模...
关键词：排序学习 数据质量 噪音敏感 
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