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期刊信息/Journal information
山西大学学报（自然科学版）
山西大学
山西大学学报（自然科学版）

山西大学

杨斌盛

季刊

0253-2395

xbbjb@sxu.edu.cn

0351-7010455

030006

太原市坞城路92号

山西大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Shanxi University(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊反映校内外、数学与计算机科学、物理学、化学、生命与环境科学等自然科学领域的基础研究和应用研究的最新研究成果，报道成果形式主要有研究论文，研究综述和研究简报。读者对象，广大自然科学技术领域的研究人员。
正式出版
收录年代

    基于稳定学习的多兴趣序列推荐网络

    刘昭呈朱振熙刘强
    471-480页
    查看更多>>摘要：多兴趣网络以多个表示向量来提取用户多个兴趣，在序列推荐中展现了优秀的表现。然而，用户多个兴趣通常高度相关，模型可能学习到噪声兴趣与目标物品之间的虚假相关性。一旦数据分布变化，兴趣之间的相关性也会改变，虚假相关性将误导模型做出错误预测。为了缓解这个问题，本文提出了一种新的基于稳定学习的多兴趣网络，试图消除模型提取的兴趣之间的相关性，来避免模型捕获虚假相关性。本文采用注意力模块提取多个兴趣，并选择最重要的兴趣进行最终预测。同时，基于独立性准则对训练样本进行加权，以最小化提取到兴趣之间的相关性。本文进行了大量实验显示，在集外(Out-of-Distribution，OOD)和随机设置下，分别取得了36。8%和21。7%的相对提升。

    神经网络信息检索推荐系统

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    基于对抗型排序学习的混合推荐算法

    许侃吴鑫卓林原顾茜...
    481-493页
    查看更多>>摘要：推荐系统可以帮助用户过滤海量信息，单一的推荐算法存在一定的缺陷，基于深度学习的混合推荐通过融入辅助信息可以有效缓解传统推荐算法中数据稀疏的问题，往往可以取得更好的推荐效果。在目前大多数的研究中，针对不同的算法都采用了具体的辅助信息，没有一个统一的混合推荐框架。该文提出了一种基于对抗型排序学习的混合推荐算法——MRecGAN(Mixed Recommendation Generative Adversarial Network);利用排序学习的思想将多个基础推荐算法融合，构建统一的辅助数据，挖掘特征之间的深层关系;并利用生成式对抗网络学习排序函数，通过一个判别器与两个生成器之间的协同对抗，提升各自性能，获得推荐序列;最后利用真实电影Movielens数据集结合辅助数据进行测试。实验结果表明，该模型较好综合了各基础模型的优点，NDCG(Normalized Discount-ed Cumulative Gain)等指标改善显著，MRR(Mean Reciprocal Ranking)相较于CML(Collaborative Metric Learning)提升32。05%。

    对抗网络辅助信息数据稀疏MovielensNDCG

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    基于提示增强原型网络的小样本多标签方面类别检测

    管超峰白宇周贤雷
    494-505页
    查看更多>>摘要：小样本多标签方面类别检测是细粒度情感分析的研究热点。在基于原型网络的方法中，训练数据缺乏以及与当前方面类别无关的噪音词严重影响了采用注意力机制生成原型向量的质量。针对这一问题，本文提出了基于提示增强原型网络模型，首先，利用提示学习对齐预训练任务与下游任务，同时借助提示信息指导模型进行句子表示，从而学习到更具有辨别性的向量，有效地促使类别信息易区分，并采用余弦相似度计算损失，降低高维向量空间的影响;其次，设计了减轻噪音对句子向量表示干扰的优化模型，促进相同方面类别的句子在嵌入空间中聚集。实验结果表明:该模型在三个公开数据集的F1值比当前最优(state-of-the-art，SOTA)模型分别提升了4。35%，8。62%，8。39%，可以有效的检测方面类别。

    方面类别检测原型网络提示学习多标签分类元学习

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    基于对比学习的动态图序列推荐方法

    崔昱陈佳伟王灿
    506-517页
    查看更多>>摘要：为了缓解目前基于动态图表征的序列推荐研究中存在的用户交互数据高稀疏且包含大量噪音、模型训练需要大量有标记样本等问题，本文提出了基于对比学习的动态图序列推荐方法(CDGSR)。具体而言，CDGSR从粗粒度和细粒度不同层面设计了层间对比学习、两次传播对比学习和随机噪声扰动对比学习三种不同角度的对比学习方法。实验表明，CDGSR在Amazon-Beauty、Amazon-Games、Amazon-CDs三个现实数据集上的归一化折损累计增益NDCG@10分别达到了0。363 3、0。587 3、0。522 0，Hit@10分别达到了0。525 8、0。778 6、0。735 9。与基于矩阵分解的BPR-MF、FPMC，基于神经网络的GRU4Rec、Caser、SASRec和基于图神经网络的SR-GNN、HGN、Hyper-Rec、DGSR等方法相比，CDGSR均取得了最好的结果。其中，与性能最好的DGSR相比，CDGSR在Amazon-CDs数据集上的NDCG@10提升了1。97%，Hit@10提升了1。60%。这些结果表明，本文提出的CDGSR能够有效利用对比学习方法提升动态图序列推荐方法的推荐性能。

    序列推荐图神经网络动态图表征对比学习

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    SSHGCN:基于音形异构图卷积的中文纠错方法

    任俊黄瑞章
    518-527页
    查看更多>>摘要：中文拼写纠错旨在检测和纠正中文文本的拼写错误，现有方法已尝试将字符相似性建模成图结构信息。但目前方法的图结构忽略汉字之间的深层音近关系，并缺少充分发挥字音和字形作用的多模态信息融合方法。因此，本文根据汉字的声母韵母信息和拼音的重要度得到拼音相似关系，结合汉字形近关系来构建汉字相似拼音-形近异构图。在该图上使用异构图卷积来互补使用汉字的音形信息，充分融合汉字的声韵和形状信息。该方法在SIGHAN15(Special Interest Group on Chinese Language Processing 15)基准上句子纠正级的F1值超过所有的对比方法，并在SIGHAN13基准上媲美最优的对比方法，验证了该方法的有效性。

    中文拼写纠错多模态信息融合方法字符相似性拼音相似关系

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    中文文本去毒任务的研究

    刘江盛左家莉胡玉婷万剑怡...
    528-538页
    查看更多>>摘要：文章旨在研究如何有效去除中文文本的毒性。针对此任务，文章重构了一个中文毒性语料集，以此作为任务研究的数据基础。基于此数据集文章探究了文本的毒性表现形式，同时对特定类别的毒性文本成因展开了分析。基于上述分析结果，文章使用基于编辑式、生成式两类文本风格迁移模型进行文本去毒，并进一步探究了大语言模型基于不同Prompt时去除文本毒性的表现。据实验结果表明，基于编辑式的模型能有效去除显式毒性文本的毒性，且具有较高的内容保存度，生成式模型生成的文本则有更高的流畅度。基于Prompt的大语言模型在一定程度上可以去除句子毒性，但相较于特定的风格迁移模型而言，小参数大语言模型的去毒能力还有待提高。

    文本风格迁移文本去毒大语言模型

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    |x|在加密的Chebyshev结点的有理插值

    张慧明李建俊
    539-546页
    查看更多>>摘要：本文在Chebyshev结点基础上构造一类新的结点，研究|x|在这类新结点的有理插值，利用放缩法得到确切逼近阶为O(1/n2logn)。通过对|x|在几种结点组的误差进行数值计算、分析，揭示|x|的有理插值本质。

    加密的Chebyshev结点调整的Chebyshev结点有理插值Newman型有理算子逼近阶

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    广义非线性薛定谔方程解的构建

    肖思宇孙峪怀韩梦娜黄宣聪...
    547-554页
    查看更多>>摘要：对广义非线性薛定谔方程的解进行了构建和研究。首先通过行波变换，将非线性薛定谔方程转化为常微分方程，并得到系统色散关系，再利用(G′/G2)展开法进行解的构造，构造出了广义非线性薛定谔方程的一系列精确解。同时表明所用方法和过程对构造非线性薛定谔方程的精确解具有有效性和适用性。

    广义非线性薛定谔方程(G′/G2)展开法精确解

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    一类三阶积分边值问题的奇数个正解

    李丝雨杨赟瑞宋雪
    555-563页
    查看更多>>摘要：为了发展并完善常微分方程非局部问题的基本理论，本文利用 Guo-Krasnoselskill 不动点定理建立了一类三阶积分边值问题奇数个正解的存在性。首先，通过研究相应线性积分边值问题的格林函数得到解的形式，并讨论格林函数的性质和解的非负性、单调性等性质。其次，将三阶积分边值问题解的存在性转化为锥上算子的不动点问题，并验证该算子的全连续性。接下来，借助 Guo-Krasnoselskill 不动点定理证明非线性项满足特定增长性条件下该算子存在奇数个不动点，从而得到三阶积分边值问题奇数个正解的存在性。最后，给出具体的例子说明了研究结果的合理性。基于此，本文在方法上将常用于建立正解以及至少两个正解存在性的Guo-Krasnoselskill 不动点定理运用到无穷多(奇数)个正解的存在性研究，推广并完善了三阶边值问题正解的研究结果，丰富了常微分方程边值问题的研究内容，为常微分方程非局部问题在应用数学、物理学领域的广泛应用提供了理论依据。

    积分边值问题不动点定理正解

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    对称周期Jacobi矩阵加箭型矩阵的广义逆谱问题

    苏然雷英杰李繁华
    564-570页
    查看更多>>摘要：研究了一类对称周期Jacobi矩阵加箭型矩阵的广义逆谱问题，利用几何学上圆锥曲线，对称周期Jacobi矩阵及箭型矩阵的相关性质，将该矩阵所有主子阵的极端特征值作为其特征数据，来重构此类箭状矩阵。最后得出该问题的解以及问题构造的算法与实例，验证了结果的准确性。

    逆特征值问题圆锥曲线顺序主子阵极端特征值箭状矩阵

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