王新伟
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：武汉理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SDAE及极限学习机模型的协同过滤应用研究被引量：5
- 2017年
- 鉴于传统的协同过滤推荐算法在处理冷启动和数据较稀疏的问题上表现不佳,提出一种将堆栈降噪自编码器(stacked denoising autoencodes,SDAE)与最近邻推荐方法相结合的混合SDAE推荐模型。使用逐层自编码的思想将极限学习机与降噪自编码器堆叠形成基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)计算的堆栈降噪自编码器的深度学习模型,最终用模型提取的抽象特征应用于最近邻算法预测打分。通过多组数据集上各种模型的实验结果表明,在稀疏度低于8%时,与余弦相似度模型和皮尔森相似度模型相比,混合SDAE推荐模型实验效果分别提高了11.3%和21.1%;与潜在矩阵分解模型相比,混合SDAE模型收敛所需的迭代次数少近30%;而在与相似度模型和矩阵分解模型的三组比较实验中,混合SDAE模型的稳定性也表现最良好,所提出的混合SDAE模型收敛速度较快,并有效解决了数据稀疏与冷启动的问题。
- 潘昊王新伟
- 关键词：推荐系统协同过滤
- 一种后桥主齿轮特殊打标形式的字符识别方法及系统
- 本发明公开了一种后桥主齿轮特殊打标形式的字符识别方法及系统，其中，该方法包括步骤：对后桥主齿轮特殊打标形式的字符进行预处理；采用基于任意角度的环形字符分割算法对经过预处理后的字符图像进行分割，通过将定位到的环形字符区域转...
- 潘昊徐劲力黄丰云张晓帆陈蒙盛学明郭雷王新伟左旭艳徐晨
- 文献传递
- 一种后桥主齿轮特殊打标形式的字符识别方法及系统
- 本发明公开了一种后桥主齿轮特殊打标形式的字符识别方法及系统，其中，该方法包括步骤：对后桥主齿轮特殊打标形式的字符进行预处理；采用基于任意角度的环形字符分割算法对经过预处理后的字符图像进行分割，通过将定位到的环形字符区域转...
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