检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2020年第9期41卷 1930-1934页

作者：刘晔晖赵海燕曹健陈庆奎上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

开源社区中的问题跟踪系统是加快问题解决、促进项目开发进程的重要工具.在像Github这样的社交编码社区中,由于每个人都可以在问题跟踪系统中提交问题(Issue),提交的问题涉及到软件开发项目中的错误、任务组织以及新的需求,因此在开源... 详细信息

开源社区中的问题跟踪系统是加快问题解决、促进项目开发进程的重要工具.在像Github这样的社交编码社区中,由于每个人都可以在问题跟踪系统中提交问题(Issue),提交的问题涉及到软件开发项目中的错误、任务组织以及新的需求,因此在开源社区中问题解决过程扮演着重要的角色,而这个过程非常耗时.因此,为新发起的issue解决过程寻找和推荐合适的参与者成为一项至关重要的任务.目前,问答系统中回答者推荐主要采用了问题相似度来推荐回答者,然而开源社区中开发者是否参与某一问题讨论还受到了其他因素的影响;还有一些研究工作针对的是Pull-Request的评价者推荐,并不能适用于Issue解决过程.在本文中,我们首先根据开发者参与过的问题特征构建开发者画像,然后用熵值法对开发者画像进行特征偏好权重计算,结合信息检索和评论网络进行混合推荐.结果表明,我们的混合模型与其他方法相比有更好的性能.

关键词：问题跟踪 Github 评论网络用户画像熵值法参与者推荐

来源：评论

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面向冷启动用户偏好获取的自适应物品询问列表生成方法

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小型微型计算机系统 2020年第1期41卷 206-210页

作者：汪静赵海燕陈庆奎曹健上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

新用户进入系统之初,由于缺少必要的行为信息,推荐系统无法给出高质量的推荐,为了提高推荐精度,可以使用主动学习技术,使系统主动向用户发起相关物品的评分请求,从而通过用户的交互信息了解用户的偏好信息.现有的主动学习方法基于不确... 详细信息

新用户进入系统之初,由于缺少必要的行为信息,推荐系统无法给出高质量的推荐,为了提高推荐精度,可以使用主动学习技术,使系统主动向用户发起相关物品的评分请求,从而通过用户的交互信息了解用户的偏好信息.现有的主动学习方法基于不确定性、熵等信息选择物品让用户提供反馈.然而由于用户的差异性,其适合的最佳策略是不一样的.因此,本文针对新用户冷启动问题,将要向用户发起询问的物品分阶段产生,通过用户对上一阶段问题的不同反馈,通过决策树模型个性化的动态选择下一阶段适合的策略来生成物品列表以征求其评价.同时,采用遗传算法来优化各个阶段的最优物品个数.在实际数据集上的实验表明,通过这种自适应生成询问物品列表的方法能够改进推荐效果.

关键词：用户冷启动评分获取自适应列表决策树

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基于动作捕捉技术的梨园戏虚拟现实数字化保护

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泉州师范学院学报 2021年第2期39卷 28-33页

作者：王鸿伟刘清彬谢叻陈明玉吴伊萍泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000 上海交通大学国家数字化制造技术中心上海200030

以泉州梨园戏为研究对象,运用惯性动作捕捉技术来研究梨园戏的虚拟现实数字化保护.使用惯性动作捕捉技术获取梨园戏艺人的表演数据,然后在对动作捕捉数据进行优化和修正后,结合三维人物模型和建筑仿真模型,在Unity平台上实现梨园戏的虚... 详细信息

以泉州梨园戏为研究对象,运用惯性动作捕捉技术来研究梨园戏的虚拟现实数字化保护.使用惯性动作捕捉技术获取梨园戏艺人的表演数据,然后在对动作捕捉数据进行优化和修正后,结合三维人物模型和建筑仿真模型,在Unity平台上实现梨园戏的虚拟现实三维数字化保护.在使用HTC Vive虚拟现实头盔后,可以实现360度沉浸式浏览.实验表明,使用惯性动作捕捉技术可以实现对梨园戏的虚拟现实数字化保护.

关键词：动作捕捉梨园戏虚拟现实数字化保护非物质文化遗产

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深度学习在医学影像中的应用综述

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中国图象图形学报 2020年第10期25卷 1953-1981页

作者：施俊汪琳琳王珊珊陈艳霞王乾魏冬铭梁淑君彭佳林易佳锦刘盛锋倪东王明亮张道强沈定刚上海大学通信与信息工程学院上海200444 中国科学院深圳先进技术研究院保罗·C·劳特伯生物医学成像研究中心深圳518055 上海交通大学生物医学工程学院上海200030 南方医科大学生物医学工程学院广州510515 华侨大学计算机科学与技术学院厦门361021 深圳大学医学部生物医学工程学院医学超声图像计算(MUSIC)实验室深圳518060 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 上海联影智能医疗科技有限公司上海200232

深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。基于深度学习的医学影像智能计算是目前智慧医疗领域的研究热点,其中深度学习方法... 详细信息

深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。基于深度学习的医学影像智能计算是目前智慧医疗领域的研究热点,其中深度学习方法已经应用于医学影像处理、分析的全流程。由于医学影像内在的特殊性、复杂性,特别是考虑到医学影像领域普遍存在的小样本问题,相关学习任务和应用场景对深度学习方法提出了新要求。本文以临床常用的X射线、超声、计算机断层扫描和磁共振等4种影像为例,对深度学习在医学影像中的应用现状进行综述,特别面向图像重建、病灶检测、图像分割、图像配准和计算机辅助诊断这5大任务的主要深度学习方法的进展进行介绍,并对发展趋势进行展望。

关键词：深度学习医学影像图像重建病灶检测图像分割图像配准计算机辅助诊断

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面向业务过程的时间预测方法

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小型微型计算机系统 2019年第2期40卷 280-286页

作者：赵海燕李帅标陈庆奎曹健上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

为了在充满竞争的社会环境中生存,企业必须实现高效的工作流程.为此,时间作为业务流程中的重要因素,在近几年得到了越来越多的关注.准确的时间预测对提高企业服务效率、降低运行成本,预防违规活动发生等具有重要意义.时间预测根据应用... 详细信息

为了在充满竞争的社会环境中生存,企业必须实现高效的工作流程.为此,时间作为业务流程中的重要因素,在近几年得到了越来越多的关注.准确的时间预测对提高企业服务效率、降低运行成本,预防违规活动发生等具有重要意义.时间预测根据应用的场景分为业务过程的剩余时间预测,业务过程中某一个活动执行时间预测以及业务过程的违规预测三种类型.本文综述了近年来有关时间预测的研究成果,总结了时间预测技术面临的挑战,并在此基础上给出了未来的研究方向.

关键词：时间预测剩余时间预测活动执行时间预测违规预测预防违规

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回归与矩阵分解的业务过程时间预测算法

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小型微型计算机系统 2019年第10期40卷 2189-2194页

作者：李帅标赵海燕陈庆奎曹健上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

随着信息技术的不断发展,企业的竞争也越来与越激烈,为了提高业务过程效率,业务过程时间预测在近几年得到了越来越多的关注.然而,现有的业务过程时间预测方法没有考虑隐因子对业务过程活动时间预测的影响.为此,本文提出一种结合回归与... 详细信息

随着信息技术的不断发展,企业的竞争也越来与越激烈,为了提高业务过程效率,业务过程时间预测在近几年得到了越来越多的关注.然而,现有的业务过程时间预测方法没有考虑隐因子对业务过程活动时间预测的影响.为此,本文提出一种结合回归与联合概率矩阵分解的时间预测方法.该方法结合上下文环境(可观测特征与不可观测特征)对活动执行时间进行预测,并将该方法应用于两种不同业务过程类型的真实数据集中.实验结果表明,我们的方法与相关的业务过程时间预测方法相比具有更高的预测精度.

关键词：联合概率矩阵分解活动时间预测上下文环境隐因子回归

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会话推荐系统

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小型微型计算机系统 2019年第9期40卷 1869-1875页

作者：赵海燕赵佳斌陈庆奎曹健上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

推荐系统是解决信息过载的一个有效工具,旨在捕获用户的兴趣以提供个性化的推荐.近年来,基于会话的推荐系统的研究和应用在推荐系统研究领域受到越来越多的关注.研究如何利用用户会话信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,... 详细信息

推荐系统是解决信息过载的一个有效工具,旨在捕获用户的兴趣以提供个性化的推荐.近年来,基于会话的推荐系统的研究和应用在推荐系统研究领域受到越来越多的关注.研究如何利用用户会话信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为基于会话推荐系统的主要任务.本文从近几年基于会话的推荐系统的研究进展进行综述.对其含义、应用场景、主要算法、数据集以及评价指标等进行了概括、比较和分析.最后,对基于会话的推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望.

关键词：基于会话推荐系统连续推荐深度学习马尔可夫模型

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面向冷启动用户的代表性物品选择

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小型微型计算机系统 2019年第8期40卷 1589-1594页

冷启动问题一直是推荐系统在实际应用过程中的一大难点,主动学习在推荐领域的应用一定程度上可以缓解这一困境.本文提出一个针对用户冷启动而生成"代表性物品"的主动学习策略.它利用用户与物品之间的关系,对用户与物品进行协... 详细信息

冷启动问题一直是推荐系统在实际应用过程中的一大难点,主动学习在推荐领域的应用一定程度上可以缓解这一困境.本文提出一个针对用户冷启动而生成"代表性物品"的主动学习策略.它利用用户与物品之间的关系,对用户与物品进行协同聚类,再借助于决策树得到最终的"代表性物品".实验证明,用"代表性物品"对用户进行分类后给出询问列表,能够获取到更多的评分数据以及更优的RMSE.

关键词：冷启动主动学习协同聚类代表性物品决策树

来源：评论

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基于Stacking策略的过程剩余执行时间预测

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小型微型计算机系统 2019年第12期40卷 2481-2486页

为企业提供精确高效的业务过程剩余执行时间预测对企业合理安排后续计划有重要意义.为了体现各个基本活动以及活动之间存在的依赖关系对整体结果的影响,本文结合朴素贝叶斯、支持向量回归与长短期记忆网络提出一种基于Stacking策略进行... 详细信息

为企业提供精确高效的业务过程剩余执行时间预测对企业合理安排后续计划有重要意义.为了体现各个基本活动以及活动之间存在的依赖关系对整体结果的影响,本文结合朴素贝叶斯、支持向量回归与长短期记忆网络提出一种基于Stacking策略进行模型融合的业务过程剩余时间预测算法.为了验证模型,将该方法应用于2017年荷兰银行贷款申请真实数据集中.实验结果表明,我们的方法与相关的业务过程时间剩余预测方法相比具有更高的预测精度以及更好的预测效果.

关键词：业务过程剩余时间预测朴素贝叶斯支持向量回归长短期记忆网络模型融合

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基于转换矩阵区分物品时效性的个性化推荐

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小型微型计算机系统 2018年第4期39卷 800-805页

作者：王颖赵海燕陈庆奎曹健上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

在进行物品推荐时,需要考虑人们选择新旧物品时考虑因素的差异.将所有用户物品评分关系用单一矩阵表示并进行统一分解,无法体现出这种差异性.联合矩阵分解方法虽然可以对新旧物品分别建立的矩阵进行分解,但是由于在分解时假设矩阵中具... 详细信息

在进行物品推荐时,需要考虑人们选择新旧物品时考虑因素的差异.将所有用户物品评分关系用单一矩阵表示并进行统一分解,无法体现出这种差异性.联合矩阵分解方法虽然可以对新旧物品分别建立的矩阵进行分解,但是由于在分解时假设矩阵中具有公共的特征向量,从而导致获得的特征主要决定于数据量大的矩阵,因而具有片面性,无法体现新旧物品特征差异和用户在新旧物品上的选择偏好.所以,本文充分考虑了新旧物品的特征和用户的选择偏好差别,又通过转换矩阵将这些特征进行关联,针对此模型,文中设计了相应的矩阵分解算法.实验表明,该算法可以更好的实现产品时效性推荐.

关键词：物品时效性矩阵分解转换矩阵

来源：评论

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