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混合深层协同过滤的SVD++推荐方法
被引量:
1
1
作者
汪赫瑜
夏航
任建华
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第6期524-532,共9页
为抑制辅助信息在推荐模型中各个方向的扰动并考虑使用文本信息提取项目特征,提出一种矩阵分解模型,混合深层协同过滤的SVD++推荐方法.该模型将附加栈式降噪自编码器和堆叠的收缩降噪自编码器与辅助信息相结合,分别提取用户和项目的潜...
为抑制辅助信息在推荐模型中各个方向的扰动并考虑使用文本信息提取项目特征,提出一种矩阵分解模型,混合深层协同过滤的SVD++推荐方法.该模型将附加栈式降噪自编码器和堆叠的收缩降噪自编码器与辅助信息相结合,分别提取用户和项目的潜在特征表示,并在提取项目特征表示时加入预训练的词嵌入模型考虑词语之间的语义关系.在数据集MovieLens-1M与MovieLens-10M的实验.结果表明:相比于传统算法、深度学习算法以及所提模型的变体,所提模型更有效地提取潜在特征表示并提高预测评分精度.
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关键词
推荐系统
深度学习
附加栈式降噪自编码器
收缩降噪自编码器
矩阵分解
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职称材料
基于自编码网络模型的风机故障检测研究
被引量:
4
2
作者
章浩伟
周琪馨
任筱倩
《软件导刊》
2019年第9期158-162,共5页
为了保障风机的正常运行,提出基于自编码(Autoencoder,AE)的风机故障检测方法。依据法国风机ENGIE公开的风速传感器数据,建立欠完备自编码模型(UAE)、去噪自编码模型(DAE)与收缩编码器(CAE)模型,对风机风速传感器数据进行编码和解码,计...
为了保障风机的正常运行,提出基于自编码(Autoencoder,AE)的风机故障检测方法。依据法国风机ENGIE公开的风速传感器数据,建立欠完备自编码模型(UAE)、去噪自编码模型(DAE)与收缩编码器(CAE)模型,对风机风速传感器数据进行编码和解码,计算重构误差并设定阈值进行故障检测。用多风机风速传感器数据建立PCA模型并与去噪编码器模型对比。根据ROC曲线与AUC值对比,得出欠完备自编码模型、去噪自编码模型、收缩编码器模型均可用于风机异常检测,且收缩编码器效果最好的结论。PCA模型也可用于故障检测,同时多风机故障检测效果高于单一风机。
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关键词
风机故障
自编码
去噪自编码
收缩编码器
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职称材料
基于深度自编码网络的Android恶意软件检测方法
被引量:
4
3
作者
孙志强
万良
丁红卫
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期298-304,共7页
针对传统Android恶意软件检测方法检测率低的问题,文中提出一种基于深度收缩降噪自编码网络(Deep Contractive Denoising Autoencoder Network,DCDAN)的Android恶意软件检测方法。首先,逆向分析APK文件获取文件中的权限、敏感API等7类信...
针对传统Android恶意软件检测方法检测率低的问题,文中提出一种基于深度收缩降噪自编码网络(Deep Contractive Denoising Autoencoder Network,DCDAN)的Android恶意软件检测方法。首先,逆向分析APK文件获取文件中的权限、敏感API等7类信息,并将其作为特征属性;然后,将特征属性作为深度收缩降噪自编码网络的输入,使用贪婪算法自底向上逐层训练每个收缩降噪自编码网络(Contractive Denoising Autoencoder Network),将训练完成的深度收缩降噪自编码网络用于原始特征的信息抽取,以获取最优的低维表示;最后,使用反向传播算法对获取的低维表示进行训练和分类,实现对Android恶意软件的检测。对深度自编码网络的输入数据添加噪声,使得重构的数据具有更强的鲁棒性,同时加入雅克比矩阵作为惩罚项,增强了深度自编码网络的抗扰动能力。实验结果验证了该方法的可行性和高效性。与传统的检测方法相比,该检测方法有效地提高了对恶意软件检测的准确率并降低了误报率。
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关键词
Android恶意软件
深度收缩降噪自编码网络
贪婪算法
反向传播算法
雅克比矩阵
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职称材料
题名
混合深层协同过滤的SVD++推荐方法
被引量:
1
1
作者
汪赫瑜
夏航
任建华
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第6期524-532,共9页
基金
国家自然科学基金(61772249)
文摘
为抑制辅助信息在推荐模型中各个方向的扰动并考虑使用文本信息提取项目特征,提出一种矩阵分解模型,混合深层协同过滤的SVD++推荐方法.该模型将附加栈式降噪自编码器和堆叠的收缩降噪自编码器与辅助信息相结合,分别提取用户和项目的潜在特征表示,并在提取项目特征表示时加入预训练的词嵌入模型考虑词语之间的语义关系.在数据集MovieLens-1M与MovieLens-10M的实验.结果表明:相比于传统算法、深度学习算法以及所提模型的变体,所提模型更有效地提取潜在特征表示并提高预测评分精度.
关键词
推荐系统
深度学习
附加栈式降噪自编码器
收缩降噪自编码器
矩阵分解
Keywords
recommender systems
deep learning
additional stacked
denoising
autoencoder
(ASDAE)
contractive
denoising
autoencoder
(
cdae
)
matrix factorization
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于自编码网络模型的风机故障检测研究
被引量:
4
2
作者
章浩伟
周琪馨
任筱倩
机构
上海理工大学医疗器械与食品学院
出处
《软件导刊》
2019年第9期158-162,共5页
文摘
为了保障风机的正常运行,提出基于自编码(Autoencoder,AE)的风机故障检测方法。依据法国风机ENGIE公开的风速传感器数据,建立欠完备自编码模型(UAE)、去噪自编码模型(DAE)与收缩编码器(CAE)模型,对风机风速传感器数据进行编码和解码,计算重构误差并设定阈值进行故障检测。用多风机风速传感器数据建立PCA模型并与去噪编码器模型对比。根据ROC曲线与AUC值对比,得出欠完备自编码模型、去噪自编码模型、收缩编码器模型均可用于风机异常检测,且收缩编码器效果最好的结论。PCA模型也可用于故障检测,同时多风机故障检测效果高于单一风机。
关键词
风机故障
自编码
去噪自编码
收缩编码器
Keywords
anomalies of wind turbines
autoencoder
denoising
autoencoder
contractive
autoencoder
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于深度自编码网络的Android恶意软件检测方法
被引量:
4
3
作者
孙志强
万良
丁红卫
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州大学计算机软件与理论研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期298-304,共7页
基金
贵州省科学基金黔科合LH字(7634)。
文摘
针对传统Android恶意软件检测方法检测率低的问题,文中提出一种基于深度收缩降噪自编码网络(Deep Contractive Denoising Autoencoder Network,DCDAN)的Android恶意软件检测方法。首先,逆向分析APK文件获取文件中的权限、敏感API等7类信息,并将其作为特征属性;然后,将特征属性作为深度收缩降噪自编码网络的输入,使用贪婪算法自底向上逐层训练每个收缩降噪自编码网络(Contractive Denoising Autoencoder Network),将训练完成的深度收缩降噪自编码网络用于原始特征的信息抽取,以获取最优的低维表示;最后,使用反向传播算法对获取的低维表示进行训练和分类,实现对Android恶意软件的检测。对深度自编码网络的输入数据添加噪声,使得重构的数据具有更强的鲁棒性,同时加入雅克比矩阵作为惩罚项,增强了深度自编码网络的抗扰动能力。实验结果验证了该方法的可行性和高效性。与传统的检测方法相比,该检测方法有效地提高了对恶意软件检测的准确率并降低了误报率。
关键词
Android恶意软件
深度收缩降噪自编码网络
贪婪算法
反向传播算法
雅克比矩阵
Keywords
Android malware
Deep
contractive
denoising
autoencoder
network
Greedy algorithm
Back propagation algorithm
Jacobian matrix
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合深层协同过滤的SVD++推荐方法
汪赫瑜
夏航
任建华
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
2
基于自编码网络模型的风机故障检测研究
章浩伟
周琪馨
任筱倩
《软件导刊》
2019
4
下载PDF
职称材料
3
基于深度自编码网络的Android恶意软件检测方法
孙志强
万良
丁红卫
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
4
下载PDF
职称材料
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