基于三层共同注意力情境感知模型的推荐方法及相关装置

    公开(公告)号:CN116431795A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310163111.3

    申请日:2023-02-23

    摘要: 基于三层共同注意力情境感知模型的推荐方法及相关装置,包括:构建单词层共同注意力机制;根据单词层共同注意力机制求得所有游客文本特征向量和景点文本特征向量,引入共同注意力矩阵,构建文本层共同注意力机制;根据本层共同注意力机制得到游客和景点评论文本特征向量,获取情境因素,构件情境层共同注意力机制;将游客和景点表征向量在融合层进行表征融合,获得最终的游客特征和景点特征向量;在预测层对特征进行矩阵分解和特征交互,输出预测值。本发明在评分预测任务中优于多个已知的先进方法;可以自动关注重要的单词和评论,感知情境变化,并从单词和评论两个层面对推荐结果提供解释,以帮助企业更好地理解用户体验价值的来源。

    基于增量学习以及元学习的持续身份认证方法及相关装置

    公开(公告)号:CN116028908A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202310163032.2

    申请日:2023-02-23

    IPC分类号: G06F21/31 G06N3/08

    摘要: 基于增量学习以及元学习的持续身份认证方法及相关装置,包括:将传感器数据进行可视化操作,判断传感器数据是否有漂移现象;构建包含离线注册阶段和在线认证阶段的基于元学习和增量学习的认证框架;根据离线注册获取每个传感器时间维度的特征以及他们不同维度之间的关联特征,根据在线认证阶段,从获取的数据中进行学习,并且进行在线的模型更新;对更新后的模型进行试验验证,得到模型能力。基于触屏行为的身份认证技术框架MetaAuth解决了长期触屏身份认证领域的难题,其次设计了基于元学习的在线更新机制AMUM用于长期持续进行身份认证这一场景下的增量学习问题,以便于提高模型的稳定性。