检索结果-内蒙古大学图书馆

信息系统协会中国分会第四届学术年会

作者：王刚杨善林宋键合肥工业大学管理学院合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

目前研究者已提出了基于统计和人工智能的方法来对保险欺诈进行检测,但是这些方法并没有考虑保险欺诈数据的自身特点,在实际中应用效果并不理想.本文针对保险欺诈数据非均衡分布的特点,提出基于非均衡数据分类的保险欺诈探测研究.在分... 详细信息

目前研究者已提出了基于统计和人工智能的方法来对保险欺诈进行检测,但是这些方法并没有考虑保险欺诈数据的自身特点,在实际中应用效果并不理想.本文针对保险欺诈数据非均衡分布的特点,提出基于非均衡数据分类的保险欺诈探测研究.在分析常用非均衡数据分类方法的基础上,选取经典的保险欺诈数据集来对传统分类方法和非均衡数据分类方法进行检验,实验结果表明,相对于传统分类方法,非均衡数据分类方法可以明显提高保险欺诈检测的效果.

关键词：保险欺诈业务检测非均衡数据分类集成学习代价敏感学习

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基于多核集成学习的跨项目软件缺陷预测

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计算机技术与发展 2019年第6期29卷 27-31页

作者：黄琳荆晓远董西伟南京邮电大学自动化学院

软件缺陷预测的目的是通过历史缺陷数据预测新软件模块的缺陷倾向性,从而提高软件系统的质量。软件的缺陷模块存在结构复杂和类别分布不平衡的问题,并且历史数据是有限的。针对这些问题,提出了一种多核集成学习的跨项目软件缺陷预测方... 详细信息

软件缺陷预测的目的是通过历史缺陷数据预测新软件模块的缺陷倾向性,从而提高软件系统的质量。软件的缺陷模块存在结构复杂和类别分布不平衡的问题,并且历史数据是有限的。针对这些问题,提出了一种多核集成学习的跨项目软件缺陷预测方法。跨项目软件缺陷预测是解决项目初期缺陷预测缺乏数据集的有效途径。多核学习方法能够将不同特性的核函数进行组合,使数据在新的特征空间中得到更好的表达,提高预测精度。集成学习方法能够解决类别分布不平衡问题。考虑到在软件缺陷预测中将有缺陷模块预测为无缺陷模块的风险远远大于将无缺陷模块预测为有缺陷模块,在计算误差时引入了代价敏感矩阵。使用NASA和AEEEM这两个数据库来评估所有比较方法的性能,实验结果表明,提出的算法能够达到很好的效果。

关键词：跨项目缺陷预测多核学习集成学习代价敏感学习有监督学习

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基于校园上网行为感知的学生成绩预测方法

基于校园上网行为感知的学生成绩预测方法

引用

第九届中国数据挖掘会议

作者：姚丽崔超然马乐乐王飞超马玉玲陈勐尹义龙山东大学软件学院济南25010 山东财经大学计算机科学与技术学院济南 250014 山东大学软件学院济南25010 齐鲁师范学院网络信息中心济南 250001 山东建筑大学计算机科学与技术学院济南250101

学生成绩预测旨在利用学生的相关信息预测其在未来的学业表现。随着校园信息化建设的持续推进,校园网络认证系统越来越完善,各高校逐步积累了丰富的学生校园上网行为数据。考虑到人的行为表现和学习能力密切相关,以校园上网行为感知为... 详细信息

学生成绩预测旨在利用学生的相关信息预测其在未来的学业表现。随着校园信息化建设的持续推进,校园网络认证系统越来越完善,各高校逐步积累了丰富的学生校园上网行为数据。考虑到人的行为表现和学习能力密切相关,以校园上网行为感知为切入点,通过挖掘学生的上网行为日志来预测他们的成绩。为此,收集构建了一个同时包含学生校园上网行为和成绩数据的真实数据集,并通过数据分析证明两者之间确实存在一定的关联性。在此基础上,提出了一个端到端的双层自注意力网络(dual-level self-attention network,DEAN),引入级联式的自注意力机制来分别提取学生每一天的局部上网行为特征和长时间的全局上网行为特征,更好地解决了长行为序列建模问题。此外,通过多任务学习策略在统一的框架下同时解决面向不同专业的学生成绩预测问题,并设计了基于学生排名差的代价敏感损失来进一步提升方法的性能。实验结果表明：相比于传统的序列建模方法,所提出的方法具有更好的预测精度。

关键词：学生成绩预测校园上网行为感知双层自注意力网络多任务学习代价敏感学习

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