诚工工业互联网是一个工业互联网平台,旨在通过工业互联网技术推动工业领域的数字化转型和升级。诚工工业互联网平台通过集成物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术,实现人、机、物的全面互联,从而形成智能化发展的新兴业态和应用模式。这一平台不仅促进了工业生产的智能化和自动化,还通过数据分析和挖掘,帮助企业优化生产流程,提高生产效率,降低运营成本,实现资源的合理配置和高效利用。...
我在博士期间提出推荐算法MMSR,并在github获得20+ start,算法论文发表在CIKM'23, Birmingham. 这个算法中,在序列推荐中,多模态信息(如文本或图像)可以提供更全面的项目资料。然而,如何在早期或晚期阶段将模态特征融合到项目表示中仍然存在争议。我们提出了一种基于图的方法(称为MMSR)来以自适应顺序融合模态特征,使每种模态能够优先考虑其固有的序列特性或其与其他模态的相互作用。 MMSR将每个用户的历史表示为一个图,其中用户历史序列中每个项目的模态特征用交叉连接的节点表示。同类节点之间的边表示模态内的序列关系,而异类节点之间的边则表示模态间的相互依赖关系...
新加坡政府课程推荐系统项目 在攻读博士期间,我帮助新加坡政府完成了一项课程推荐系统项目,并开发了相关的演示系统。作为项目的主要负责人,我独立完成了整个课程人工智能推荐算法平台的设计和实现。具体来说,项目后端使用Flask框架,算法部分采用神经协同过滤算法(NeuMF),前端则使用jQuery进行交互设计和实现。 在这个项目中,我展示了全栈开发和人工智能开发及部署的能力。从数据收集和预处理,到推荐算法的设计和实现,再到前端界面的开发和优化,我全程参与并主导了每一个环节。通过使用Flask和NeuMF,我实现了高效且精准的课程推荐功能;而通过jQuery,我确保了用户界面的友好性和响应速度...