基于情境感知生成对抗网络模型的工程知识推荐方法

TP391; 针对现有知识推荐方法因稀疏矩阵和冷启动导致推荐性能不佳的问题,提出一种基于情境感知生成对抗网络模型的知识推荐方法(CGKR).提出任务相似度概念,同时考虑内容相似度和任务相似度构建知识相关性网络,基于知识相关性网络构建语义激活扩散模型,扩展用户历史评分,以全面探知用户兴趣;基于用户个人背景信息和历史行为信息构造用户情境和任务情境;引入生成对抗网络模型,并结合情境信息构建情境感知生成对抗网络模型(CxtGAN);基于训练完成的CxtGAN,为特定任务情境下的目标用户提供个性化知识推荐服务.以某船厂知识管理系统数据为例,进行实例分析与实验研究,结果表明CGKR方法具有较好的知识推荐性...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in计算机集成制造系统 Vol. 28; no. 3; pp. 798 - 811
Main Authors 王临科, 蒋祖华, 牛建民, 黄咏文, 李心雨
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240%上海船舶工艺研究所,上海 200032%上海外高桥造船有限公司,上海 200137%东华大学机械工程学院,上海 201620 01.03.2022
Subjects
知识推荐;生成对抗网络;情境感知;激活扩散模型;语义网络;知识管理
Online AccessGet full text

Cover

More Information
Summary:TP391; 针对现有知识推荐方法因稀疏矩阵和冷启动导致推荐性能不佳的问题,提出一种基于情境感知生成对抗网络模型的知识推荐方法(CGKR).提出任务相似度概念,同时考虑内容相似度和任务相似度构建知识相关性网络,基于知识相关性网络构建语义激活扩散模型,扩展用户历史评分,以全面探知用户兴趣;基于用户个人背景信息和历史行为信息构造用户情境和任务情境;引入生成对抗网络模型,并结合情境信息构建情境感知生成对抗网络模型(CxtGAN);基于训练完成的CxtGAN,为特定任务情境下的目标用户提供个性化知识推荐服务.以某船厂知识管理系统数据为例,进行实例分析与实验研究,结果表明CGKR方法具有较好的知识推荐性能,能够为企业用户提供优质知识推荐服务.
ISSN:1006-5911
DOI:10.13196/j.cims.2022.03.014