孙静宇

作品数：29被引量：71H指数：5
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供职机构：太原理工大学软件学院更多>>
发文主题：推荐系统协同过滤CBR异常检测感知更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学自然科学总论历史地理更多>>
发文期刊：《郑州大学学报（理学版）》《山东大学学报（工学版）》《情报杂志》《科技导报》更多>>
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复杂背景下的路面裂缝检测的关键技术被引量：6
《计算机工程与设计》2023年第5期1519-1527,共9页杨泽 孙静宇 
山西省“1331工程”基金项目(SC9100026)。
针对目前路面裂缝检测方法在复杂环境下识别率较低、鲁棒性较差的问题,提出一种改进网络CBAM-Res-GhostNet对路面裂缝实现有效分类。在卷积神经网络中引入Ghost模块和改进残差模块,加入卷积注意力,避免梯度消失和过拟合现象,实现对路面...
关键词：计算机视觉 裂缝检测 深度学习 图像处理 U型卷积神经网络 注意力 残差模块 
融合BiGRU和记忆网络的会话推荐算法被引量：3
《计算机工程与设计》2023年第2期335-342,共8页曾亚竹 孙静宇 何倩倩 
山西省“1331工程”基金项目(SC9100026)。
为消除噪声、充分使用邻域信息并考虑用户动态兴趣,提出一种融合BiGRU和记忆网络的会话推荐模型。使用BiGRU捕获会话总体特征,使用另一个加入缩放点积自注意力的BiGRU消除噪声项的干扰并捕获细粒度的用户兴趣,使用记忆网络通过邻域会话...
关键词：会话推荐 双向门限循环单元 记忆网络 缩放点积自注意力 用户兴趣 邻域会话 融合选通门 
多分支RA胶囊网络及在图像分类中的应用被引量：1
《计算机科学》2022年第6期224-230,共7页武霖 孙静宇 
胶囊网络是一种新型深度神经网络,采用向量表达图像特征信息,并通过引入动态路由算法解决了卷积神经网络的两个主要问题:1)无法对图像的部分与整体关系进行学习和表达;2)池化操作导致图像特征信息严重丢失。然而,CapsNet需要学习图像的...
关键词：胶囊网络 RA模块 深度学习 压缩函数 注意力机制 
基于邻域感知图神经网络的会话推荐被引量：6
《计算机工程与应用》2022年第9期107-115,共9页何倩倩 孙静宇 曾亚竹 
山西省“1331工程”项目(SC9100026)。
在基于会话的推荐中,图神经网络及其改进模型将会话内复杂的交互关系建模为图结构并从中捕获项目特征,是现有推荐模型中性能较好的一类方法。然而大多数模型都忽略了不同会话之间可能存在的有效信息,仅对当前会话建模难以利用其他会话,...
关键词：邻域感知 图神经网络 注意力机制 会话推荐 
结合物品相似性的社交信任推荐算法被引量：4
《计算机科学》2022年第5期144-151,共8页余皑欣 冯秀芳 孙静宇 
山西省重点研发计划(201903D121121)。
随着互联网的快速发展,用户很难在大量的网络数据中找到自己感兴趣的内容,而推荐系统能帮助解决这一问题。传统的推荐系统仅依赖用户历史行为数据进行推荐,存在数据稀疏和冷启动的问题。将社交网络信息融入推荐系统中被证明能够有效地...
关键词：Node2vec 图神经网络 信任推荐 社交网络 推荐系统 
基于知识图谱和标签感知的推荐算法被引量：6
《计算机科学》2021年第11期192-198,共7页宁泽飞 孙静宇 王欣娟 
山西省“1331工程”项目(SC19100026);山西省科技厅重点研发计划项目(201803D31226);山西省研究生教改项目(2019JG41)。
推荐系统缓解了互联网数据量剧增带来的信息过载问题,但传统的推荐系统由于数据稀疏和冷启动等问题导致推荐算法的准确性不高。因此,文中提出了一种基于知识图谱和标签感知的推荐算法(Knowledge Graph and Tag-Aware,KGTA)。首先,利用...
关键词：知识图谱 标签感知 深度学习 注意力机制 推荐算法 
基于用户会话的TF-Ranking推荐方法被引量：2
《应用科学学报》2021年第3期495-507,共13页贾丹 孙静宇 
山西省科技厅重点研发计划项目基金(No.201803D31226);山西省研究生教育创新项目基金(No.2019SY117)资助。
基于用户会话日志,提出了一种融合XGBoost和门控循环单元网络的TF-Ranking推荐方法。该方法利用门控循环单元学习用户行为。首先,利用XGBoost进行特征提取,克服了传统方法中数据模型复杂的缺陷,使数据模型在保持原始属性的基础上大大降...
关键词：推荐系统 TF-Ranking推荐 门控循环单元 提升树模型 Dropout网络 停留时间 
结合信任机制与SDAE改进的CF算法研究
《现代电子技术》2021年第8期159-163,共5页李璨 孙静宇 孙静 
山西省科技厅重点研发计划项目(201803D31226);山西省研究生教育创新项目(2019SY117)。
为了解决推荐系统中用户评分矩阵稀疏与项目之间没有共同用户评分无法计算相似性的问题,提出结合信任机制与SDAE改进的CF算法。首先,根据信任的性质,扩充用户间的信任关系,将信任度融合到传统的推荐算法中;然后,将融合信任机制的协同过...
关键词：协同过滤 信任机制 堆栈降噪自编码器 信任传播 社交网络 评分预测 
融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法被引量：4
《计算机工程与设计》2021年第3期814-821,共8页孙静 孙静宇 李璨 魏东 
山西省科技厅重点研发计划基金项目(201803D31226);山西省研究生教育创新基金项目(2019SY117)。
为利用用户行为挖掘用户的兴趣,提出一种融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法。利用CVR算法将传统的用户-项目表征转换为用户-兴趣表征;构建一种应用于用户兴趣预测的深度森林模型,引入兴趣簇重要性作为特征选择权重,融合时间注意...
关键词：深度森林 向量表征 停留时间 兴趣预测 推荐算法 
基于难分样本挖掘的对抗自编码器推荐系统
《计算机测量与控制》2020年第12期161-165,共5页魏东 孙静宇 海洋 
山西省科技厅重点研发计划项目(201803D31226);山西省研究生教育创新项目(2019SY117)。
针对在推荐系统领域中常用数据集的数据分布不平衡、稀疏性大和用户评分偏好不同等问题,提出了基于难分样本挖掘的对抗自编码器推荐模型;考虑到用户偏好差异,使用均模型对数据集进行特征提取处理,在保留数据统计学特征的同时,降低了计...
关键词：推荐系统 难分样本挖掘 用户偏好 对抗自编码器 
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