公开(公告)号：CN114254614A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111510160.7

申请日：2021-12-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  罗杨 ,  党晓圆 ,  杨敬明 ,  邓武权 ,  邹密 ,  徐梓辉 ,  李锐

IPC: G06F40/194 ,  G06F40/247 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种结合知网与词林的词语相似度获取方法及系统，利用《知网》义原层次树计算知网义原信息内容含量；并构建第一词语相似度计算模型；根据扩展版《同义词词林》词林拓扑树中的路径信息构建第二词语相似度计算模型；根据待测词语对在《知网》和扩展版《同义词词林》中的分布情况，综合两个计算模型的计算结果，获得待测词语对的最终词语相似度，在原本的信息内容含量的基础上引入义原节点的密度信息，能够得到更符合人类判断的词语相似度计算结果，同时在词林的计算过程中设置关于路径信息的权重参数，通过改变该参数的值，得到更高的皮尔森相关系数，更符合人类主观判断的结果，从而提高词语相似度的计算精度和范围。

公开(公告)号：CN114254614B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202111510160.7

申请日：2021-12-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  罗杨 ,  党晓圆 ,  杨敬明 ,  邓武权 ,  邹密 ,  徐梓辉 ,  李锐

IPC: G06F40/194 ,  G06F40/247 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种结合知网与词林的词语相似度获取方法及系统，利用《知网》义原层次树计算知网义原信息内容含量；并构建第一词语相似度计算模型；根据扩展版《同义词词林》词林拓扑树中的路径信息构建第二词语相似度计算模型；根据待测词语对在《知网》和扩展版《同义词词林》中的分布情况，综合两个计算模型的计算结果，获得待测词语对的最终词语相似度，在原本的信息内容含量的基础上引入义原节点的密度信息，能够得到更符合人类判断的词语相似度计算结果，同时在词林的计算过程中设置关于路径信息的权重参数，通过改变该参数的值，得到更高的皮尔森相关系数，更符合人类主观判断的结果，从而提高词语相似度的计算精度和范围。

公开(公告)号：CN114254187B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202111506522.5

申请日：2021-12-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  杨敬明 ,  李洁 ,  熊德意 ,  谢颖 ,  邹密 ,  徐梓辉 ,  王会明

IPC: G06F16/9535 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开了基于自适应降噪训练的推荐方法、系统、电子设备及介质，涉及计算机技术领域，本发明在一个以图卷积神经网络为基础的推荐系统上，在训练阶段对损失函数做截断处理或重新加权处理，在模型的训练阶段自动地进行降噪处理。与现有技术相比而言，以往的推荐模型不考虑在训练阶段专门针对隐式反馈伴随的噪声问题进行处理；而本发明通过对损失函数进行截断或加权处理，以此来对打分函数进行优化处理，可以大大减少假阳性交互行给训练模型带来的噪声影响，不仅可以减少人工筛除假阳性交互行为的工作量，提升推荐的准确率，同时可缓解训练模型过早的出现过拟合现象。

公开(公告)号：CN114254187A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111506522.5

申请日：2021-12-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  杨敬明 ,  李洁 ,  熊德意 ,  谢颖 ,  邹密 ,  徐梓辉 ,  王会明

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了基于自适应降噪训练的推荐方法、系统、电子设备及介质，涉及计算机技术领域，本发明在一个以图卷积神经网络为基础的推荐系统上，在训练阶段对损失函数做截断处理或重新加权处理，在模型的训练阶段自动地进行降噪处理。与现有技术相比而言，以往的推荐模型不考虑在训练阶段专门针对隐式反馈伴随的噪声问题进行处理；而本发明通过对损失函数进行截断或加权处理，以此来对打分函数进行优化处理，可以大大减少假阳性交互行给训练模型带来的噪声影响，不仅可以减少人工筛除假阳性交互行为的工作量，提升推荐的准确率，同时可缓解训练模型过早的出现过拟合现象。