朱瑞
- 作品数：9 被引量：6H指数：1
- 供职机构：中国石油大学（华东）更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球文化科学电子电信更多>>
- 基于八度卷积的压缩视频动作识别方法
- 本发明实施例公开一种基于八度卷积的压缩视频动作识别方法，能够减少卷积特征映射和稠密模型参数的冗余度。该方法包括：S1、将待识别视频压缩为压缩视频，对所述压缩视频进行编码，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、构建八度卷积模...
- 张俊三程俏俏王晓敏冯叶棋常益浩朱瑞余勇
- 文献传递
- 基于八度卷积的压缩视频动作识别方法
- 本发明实施例公开一种基于八度卷积的压缩视频动作识别方法，能够减少卷积特征映射和稠密模型参数的冗余度。该方法包括：S1、将待识别视频压缩为压缩视频，对所述压缩视频进行编码，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、构建八度卷积模...
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- 一种基于KCNN和MKR的两阶段深度学习多任务推荐模型被引量：5
- 2020年
- 深度学习和知识图谱的结合在推荐领域受到广泛关注,然而部分模型输入向量较为稀疏,不仅增加了整个模型的训练难度,还容易导致模型陷入局部最优;此外,大多推荐模型并未充分挖掘用户和物品的特征交互,使得用户和物品的向量表示不准确,影响最终的推荐模型性能。基于此,本文提出一种基于KCNN和MKR的两阶段深度学习多任务推荐模型TMR。首先,利用文本卷积网络,提取物品名称的特征,将其转化为稠密向量,再结合物品自身属性,作为物品特征向量的初始化表示;其次,采用交替训练的方式,获取知识图谱中的辅助信息,再以DeepFM为特征提取层,挖掘用户(user)和物品(item)的特征交互。实验结果表明:与当前主流推荐方法相比,TMR模型在准确度等评价指标上有很好的表现,提高了推荐系统的性能。
- 朱瑞张俊三朱杰张世栋
- 关键词：推荐系统知识图谱多任务
- 基于深度学习与知识图谱的推荐系统用户行为预测
- 近年来,由于深度学习在语音、图像、文本等领域展示出强大的表征能力,研究人员开始将其应用于推荐领域,即通过当前的交互记录和特征预测下一个用户-物品交互。目前,深度学习在推荐系统上的应用已经取得了较大的成功。但是,主流的基于...
- 朱瑞
- 关键词：知识图谱推荐系统随机游走信息共享
- 径向井钻杆变形与阻力测试系统的研制
- 径向井技术是一项先进的油田开发技术，特别适合于油田中后期的原油开采。目前在国外已被成功应用，国内对径向水平井技术的研究尚处于井下实验阶段，困扰径向井技术发展的问题之一是由于对径向井钻杆的转向模式研究有限，对转向机理、条件...
- 朱瑞
- 关键词：测试系统石油钻机数据采集数据分析
- 文献传递
- 基于片段一致性的压缩视频动作识别方法及装置
- 本发明实施例公开一种基于片段一致性的压缩视频动作识别方法及装置，能够减少压缩视频动作识别过程中不同阶段行为的差异。该方法包括：S1、对待识别视频进行压缩构建压缩视频，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、基于所述压缩视频构...
- 张俊三冯叶棋王晓敏程俏俏余勇朱瑞常益浩
- 文献传递
- 一种基于知识图谱共享信息的推荐模型
- 2024年
- 在结合知识图谱的推荐模型中,依赖用户历史行为和知识图谱嵌入得到的向量会丢失部分信息,使向量化表示不准确,且多数模型无法充分建模用户和物品的特征交互。针对上述问题,提出一种基于知识图谱共享信息的推荐模型ISRS。在知识图谱模块中,实体向量的训练需考虑当前三元组(head, relation, tail),即先建模head和relation的关系,再与物品共享信息;通过DeepFM建模用户和物品间的低阶、高阶特征交互。实验表明:该模型与主流推荐模型相比,在CTR预测和Top-K推荐场景下都有更优的表现。
- 田鹏朱瑞张健王坤张俊三
- 关键词：推荐系统知识图谱信息共享
- 大港探区石炭-二叠系煤系烃源岩生烃过程多样性研究
- 大港探区石炭-二叠系作为深层油气勘探的新领域，虽然已经取得了一定的油气发现，但是其油气生成过程、资源潜力大小等尚不明确。本文首先运用地球化学、测井和录井资料相结合的方法对煤系烃源岩进行了评价，基于沉积埋藏史、热史和生烃史...
- 朱瑞
- 关键词：油气藏煤系烃源岩生烃动力学地球化学特征
- 文献传递
- 基于片段一致性的压缩视频动作识别方法及装置
- 本发明实施例公开一种基于片段一致性的压缩视频动作识别方法及装置，能够减少压缩视频动作识别过程中不同阶段行为的差异。该方法包括：S1、对待识别视频进行压缩构建压缩视频，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、基于所述压缩视频构...
- 张俊三冯叶棋王晓敏程俏俏余勇朱瑞常益浩
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