吴乐
- 作品数：56 被引量：258H指数：3
- 供职机构：中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生文化科学理学更多>>
- 推荐系统中典型用户群组的发现和应用被引量：4
- 2015年
- 推荐系统是解决用户的个性化信息需求的一种有效工具.但随着推荐系统用户规模的扩大,需要合理地从海量用户中筛选出用户子集,并进行持续和深入的分析以改进推荐系统.因此,文中首先提出典型用户群组的概念,以期发现推荐系统中的典型用户子集,从而可正确地反映全体用户的兴趣偏好.随后提出一种典型用户群组的发现算法,通过比较候选新增典型用户对典型用户群组的贡献度,逐一扩大典型用户群组规模,最终达到较高的推荐项目覆盖率和评分准确度.最后在典型用户群组中寻找用户的最近邻,实现一种改进的协同过滤推荐算法.通过在真实数据集上的实验结果表明,与其他用户群组发现算法以及经典推荐算法相比,验证典型用户群组不仅具有较好的代表性,也能够获得更好的推荐效果.
- 谭昶刘淇吴乐马海平龙柏
- 关键词：推荐系统
- 基于时空依赖性挖掘和融合的多模态自然手势识别方法
- 本发明公开了一种基于时空依赖性挖掘和融合的多模态自然手势识别方法，包括：1、获取多模态数据和数据预处理，使用多时间尺度的时窗分割和特征提取构建时空依赖性特征；2、为学习单模态时空依赖性特征的全局表示和局部表示，构建单模态...
- 陈勋段声才吴乐刘爱萍
- 对用户进行个性化推荐的方法和装置
- 本发明涉及一种对用户进行个性化推荐的方法和装置。该方法主要包括：利用用户的标签数据计算用户之间的相似度，利用产品的标签数据计算产品之间的相似度，根据相似度信息获取每个用户和每项产品的邻居集合；基于所述用户和产品的邻居集合...
- 陈恩红吴乐宝腾飞向彪徐林莉
- 文献传递
- 一种用于自然手势识别的多模态渐进式层级融合方法
- 本发明公开了一种用于自然手势识别的多模态渐进式层级融合方法，包括：1获取多模态数据并进行预处理和特征提取；2构建多模态渐进式层级融合深度学习网络，包括并行的用于提取单模态特征CNN子网络和融合不同模态层级特征的Trans...
- 陈勋段声才吴乐刘爱萍
- 基于深度学习的鲁棒肌电模式识别方法研究
- 基于表面肌电的手势交互是人机交互的重要组成部分。自上世纪60年代提出以来，肌电控制得到长足发展。早年提出的开关控制依赖肌电的幅值信息，虽然有着良好的控制鲁棒性，但是可控制指令少，造成功能受限。近年来，肌电模式识别方法的出...
- 吴乐
- 关键词：肌电控制模式识别卷积神经网络
- 文献传递
- 一种减少用户负担的跨用户肌电模式识别方法
- 本发明公开了一种减少用户负担的跨用户肌电模式识别方法，是通过采集源域背景用户和目标域新用户的少量校准集肌电样本数据，构建基于卷积神经网络的肌电手势分类模型FSSDA，设计正‑负对距离损失，采用点代理的方式优化目标域新用户...
- 陈勋薛博吴乐刘爱萍孙启彬吴曼青
- 针对情境感知的自然语言的因果去偏推理方法被引量：1
- 2023年
- 情境感知的自然语言推理任务要求模型能够根据给定情境信息判断前提句子与假设句子之间的语义推理关系.大量的研究工作通过利用情境信息增强对输入句子的语义表征学习,取得了显著的效果.然而,这些方法忽略了情境信息以及输入句子之间存在的虚假关联,导致模型存在泛化性及鲁棒性差的问题.同时,已有的去偏方法未能充分考虑语义推理过程中情境信息的影响,造成情境信息利用不充分、虚假关联识别不准确的问题.针对以上问题,通过融合因果推断方法,提出一种全新的因果去偏推理方法CBDRM(causal-based debiased reasoning method),在充分考虑情境信息的条件下,缓解模型在推理过程中受到的有偏信息的影响.具体而言,首先通过统计分析为输入数据构建因果图,实现对输入数据中的不同变量之间的关系的准确刻画;在此基础上,利用预训练模型的有偏训练实现输入数据对预测结果的总因果效应的计算.同时,利用因果反事实方法实现计算数据中的虚假关联所导致的直接因果效应.通过从总因果效应中去除虚假关联所带来的直接因果效应,实现了对输入句子的语义推理关系的无偏预测.更进一步,考虑到在语义推理过程中情境信息对语义表达的影响,设计了一个全新的对比学习模块,实现了在考虑情境信息的情况下输入文本的语义表示,进一步提升了模型的无偏推理性能.最后,在公开数据集上进行了大量的实验验证.实验结果充分证明了所提出的方法的有效性.为了对无偏自然语言推理方法进行更好的评估,构建并公开了一个无偏的情境感知的自然语言推理挑战集,用于推动该领域的相关研究.
- 张大操张琨张琨吴乐
- 关键词：情境感知因果效应
- 基于中间域学习和域特定信息移除的跨用户肌电模式识别方法
- 本发明公开了一种基于中间域学习和域专有信息移除的跨用户肌电模式识别方法，通过采集源域背景用户的数据和目标域新用户的少量校准数据，构建基于卷积神经网络的肌电手势分类模型，包括：中间域学习模块和域特定信息移除模块；其中，第一...
- 陈勋薛博吴乐刘爱萍
- 一种与用户无关的肌电动作识别与控制方法
- 本发明公开了一种与用户无关的肌电动作识别与控制方法，是从手臂采集的高密度肌电信号转化为肌电图像，收集来自多个用户执行各种类手势动作的数据样本作为训练集，训练设计的嵌入了注意力模块的卷积神经网络，成为可用于跨用户手势动作分...
- 张旭郑浩吴乐陈希陈勋陈香
- 文献传递
- 序列全局关注和局部动态关注的自然语言语义匹配方法
- 本发明公开了一种序列全局关注和局部动态关注的自然语言语义匹配方法，不仅通过堆叠门控循环神经网络和自注意力机制实现对句子语义的全局理解和表示；而且通过局部动态关注机制实现对句子重要信息的动态分析，得到句子语义的动态局部表示...
- 陈恩红刘淇张琨吕广奕吴乐
- 文献传递
