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南京理工大学学报(自然科学版)期刊
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基于注意力卷积神经网络的工作票专家推荐方法
基于注意力卷积神经网络的工作票专家推荐方法
作者:
何柔萤
徐建
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
专家推荐
卷积神经网络
注意力机制
系统运维
摘要:
为了更准确地将工作票推荐给具备解决问题能力的系统运维专家,对历史工作票数据进行研究提出基于深度学习的工作票专家推荐算法.首先根据专业熟练度水平和领域知识构建专家能力模型,然后设计卷积神经网络框架,在输入层中引入注意力来提高模型对工作票文本特征提取能力,并度量与专家模型的匹配度,实现以推荐质量为依据的专家推荐.在真实的数据集上进行了实验,结果表明与传统的基于机器学习的推荐方法相比,该方法的准确率提升了6%,引入注意力可以有效学习特征权重.
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循环神经网络
注意力
长短时记忆
内容分析
文献信息
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相关学者/机构
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(/年)
文献信息
篇名
基于注意力卷积神经网络的工作票专家推荐方法
来源期刊
南京理工大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
专家推荐
卷积神经网络
注意力机制
系统运维
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
13-21,47
页数
10页
分类号
TP391
字数
8173字
语种
中文
DOI
10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.01.002
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
徐建
南京理工大学计算机科学与工程学院
62
241
8.0
12.0
2
何柔萤
南京理工大学计算机科学与工程学院
1
1
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传播情况
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
专家推荐
卷积神经网络
注意力机制
系统运维
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京理工大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京理工大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1005-9830
CN:
32-1397/N
开本:
出版地:
南京孝陵卫200号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
3510
总下载数(次)
7
总被引数(次)
33414
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
数理科学
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