【摘 要】
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潜在因子模型（LFM）以其优异的性能在推荐领域得到了广泛的应用。LFM除了使用交互数据以外，辅助信息也被引入用于解决数据稀疏的问题，从而提升推荐的性能。然而，大多数LFM仍然存在一些问题。第一，LFM在对用户建模时候，忽略了用户如何根据其特征偏好对项目做出决策；第二，采用内积的特征交互假设其特征维度之间是独立的，没有考虑到特征维度之间的关联。针对上述问题，提出了一种新的推荐算法模型：基于卷积神经网
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潜在因子模型（LFM）以其优异的性能在推荐领域得到了广泛的应用。LFM除了使用交互数据以外，辅助信息也被引入用于解决数据稀疏的问题，从而提升推荐的性能。然而，大多数LFM仍然存在一些问题。第一，LFM在对用户建模时候，忽略了用户如何根据其特征偏好对项目做出决策；第二，采用内积的特征交互假设其特征维度之间是独立的，没有考虑到特征维度之间的关联。针对上述问题，提出了一种新的推荐算法模型：基于卷积神经网络（CNN）交互的用户属性偏好建模的推荐模型（UAMC）。该模型首先获得用户的一般偏好、用户属性和项目嵌
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集成重采样技术可以在一定程度上解决财务预警研究中样本的不平衡性难题，不同的集成模型与不同的集成重采样技术有不同的适配性。研究发现，Up-Down集成采样与Tomek-Smote集成采样分别适配于Bagging-vote集成模型和Stacking融合模型。基于此，本文构建SBV(Stacking-Bagging-Vote)多源信息融合模型，将基于Up-Down集成采样的Bagging-vote模型与
面部表情识别是情感计算领域的热点研究问题。由于现实生活场景差异大，人类在不同场景中表现的情感也不尽相同，导致获取到的情感数据集标签分布不均衡；同时传统方法多采用模型预训练和特征工程来增强与表情相关特征的表示能力，但没有考虑不同特征表达之间的互补性，限制了模型的泛化性和鲁棒性。针对上述问题，提出了一种包含网络集成模型Ens-Net的端到端深度学习框架EE-GAN，该方法一方面考虑了多个异质网络获得的
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