基于用户重购行为的产品推荐方法

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重复购买是消费者日常消费决策中的常见现象,考虑用户重购行为对于提升产品个性化推荐准确性至关重要. 然而针对用户重购行为建模和预测的研究工作相对较少,还有很多问题有待解决. 已有推荐技术主要通过深度挖掘产品、用户或时间某一层面信息来进行重购产品推荐,忽略了对多层次信息融合建模方法的… …   相似文献

耿杰  刘春丽  魏雪梅  程明月  袁昆  李洋  刘业政 《计算机研究与发展》2023,60(8):1795-1807

基于深度优先多径参数估计的NLOS定位增强算法

  

为了提高非视距（NLOS）环境中的毫米波系统定位精度,基于分布式压缩感知理论,提出一种深度优先的多路径参数估计算法。通过估计出来的多径参数来识别NLOS路径,增强了定位性能。首先,使用深度优先算法来减少非必要的路径搜索,获得更加准确的多径参数。其次,采用反向定位距离残差的方法进行… …   相似文献

卢小峰  董晔  李越杰 《通信学报》2023,44(8):99-110

基于时空注意的毫米波雷达人体活动识别网络

  

为了解决传统方式利用摄像头进行人体活动识别抗干扰性差以及侵犯用户隐私的问题,提出一种基于时空注意的毫米波雷达3D点云数据的人体活动识别网络,以实现智能应用上下文的准确感知。该网络首先使用二级滑动时间窗口分别累积和分离人体活动产生的点云数据作为分类器的输入,利用PointLSTM单… …   相似文献

郑元杰  黄俊  陈州全 《计算机应用研究》2023,40(8)

给定预算下基于相对熵置信区间的蒙特卡洛树搜索最优动作识别算法

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蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo tree search, MCTS）将强化学习的反馈优化与生长树的动态规划相结合,在输出当前状态的最佳动作的同时极大地减少了计算量,因此成为开放环境下众多领域智能系统的关键通用方法. 但由于计算资源匮乏或者计算成本昂贵等原因,完全充分地对树… …   相似文献

刘郭庆  钱宇华  张亚宇  王婕婷 《计算机研究与发展》2023,555(8):1780-1794

F范数度量下的鲁棒张量低维表征

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张量主成分分析(Tensor principal component analysis, TPCA)在彩色图像低维表征领域得到广泛深入研究, 采用${rm{F}}$范数平方作为低维投影的距离度量方式, 表征含离群数据和噪声图像的鲁棒性较弱. ${L}_{1}$范数能够抑制噪声的影… …   相似文献

王肖锋  石乐岩  杨璐  刘军  周海波 《自动化学报》2023,49(8):1799-1812

复杂网络能控性鲁棒性最优攻击序列研究

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复杂网络的能控性在不同的攻击方式下会呈现不同的鲁棒性,寻找网络的最优攻击序列对复杂网络的能控性鲁棒性的保护和提升具有重要意义.本文使用遗传算法搜索针对复杂网络能控性的最优攻击序列,分析了在不同平均度情况下,遗传算法所求得的攻击序列和其他方法得到的攻击序列的特征.实验发现即使在不同… …   相似文献

邓浩  武瑞梓  于卓然  李均利 《小型微型计算机系统》2023,44(8):1842-1849

情感导向对话回复生成模型

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《中文信息学报》2023,37(8):104-114

面向深度强化学习的对抗攻防综述

  

深度强化学习技术以一种端到端学习的通用形式融合了深度学习的感知能力与强化学习的决策能力,在多个领域得到了广泛应用,形成了人工智能领域的研究热点.然而,由于对抗样本等攻击技术的出现,深度强化学习暴露出巨大的安全隐患.例如,通过在真实世界中打印出对抗贴纸便可以轻松地使基于深度强化学习… …   相似文献

刘艾杉  郭骏  李思民  肖宜松  刘祥龙  陶大程 《计算机学报》2023,46(8):1553-1576

二次解耦与活体特征渐进式对齐的域自适应人脸反欺诈

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现有的人脸反欺诈（face anti-spoofing,FAS）方法虽然在域内测试表现良好,但在跨域场景下性能会大幅度下降. 当前基于域对抗对齐的跨域人脸反欺诈方法,因其对齐网络和分类网络彼此独立,无法保证对齐任务直接服务于分类任务. 提出了一种基于二次解耦与活体特征课程学习渐进式对抗对齐的域自适应人脸反欺诈（domain adaptation for face anti-spoofing based on dual disentanglement and liveness feature curriculum learning progressive adversarial alignment,DDCL）方法,首先将源域特征启发式解耦为域相关特征和域无关特征,之后使用分类器的梯度信息将域无关特征中的活体相关和无关特征进行第2次解耦. 在训练过程中为减轻优化难度,通过课程学习的方式对目标域特征与活体相关、无关特征的组合进行渐进式对抗对齐,逐步提高活体相关特征的比重,增强目标域特征与活体检测任务的相关性,从因果角度给出活体对齐域自适应的解释. 在CASIA-MFSD,Idiap Replay-Attack,MSU-MFSD与OULU-NPU公开数据集上的实验结果表明,与现有10种方法相比,所提出的方法获得了22.5%的最佳平均HTER值,并在4个测评协议上均达到了当前先进水平,尤其是I-M和O-M测评协议的HTER值分别达到了12.4%和12.8%,能显著降低模型在目标域上的错误率,具有更好的跨域泛化能力.… …   相似文献

封筠  史屹琛  高宇豪  贺晶晶  余梓彤 《计算机研究与发展》2023,60(8):1727-1739

显式知识推理和深度强化学习结合的动态决策

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近年来,深度强化学习在序列决策领域被广泛应用并且效果良好,尤其在具有高维输入、大规模状态空间的应用场景中优势明显.然而,深度强化学习相关方法也存在一些局限,如缺乏可解释性、初期训练低效与冷启动等问题.针对这些问题,提出了一种基于显式知识推理和深度强化学习的动态决策框架,将显式的知… …   相似文献

张昊迪  陈振浩  陈俊扬  周熠  连德富  伍楷舜  林方真 《软件学报》2023,34(8):3821-3835