检索结果-内蒙古大学图书馆

本文针对全英文教学的特点,通过“软件工程”课程的教学实践,从学生英文程度、课堂反馈、学习热情、课程在线考核评价等方面阐述了全英文在线教学的难点,提出了一种以科研工作为主导的全英文在线教学方法。该方法将教师的科研工作与教学设计紧密相连,充分发挥在线教学手段多样化的优势,在激发学习兴趣的同时培养学科全局观以及解决实际问题的能力。该方法应用于“软件工程”课程中,获得了较为满意的教学效果。

关键词：全英文在线教学科研

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基于归一化文档频率的文本分类特征选择方法

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华东理工大学学报（自然科学版） 2019年第5期45卷 809-814页

作者：赵鸿山范贵生虞慧群华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 上海市计算机软件测评重点实验室上海201112

特征选择是文本分类的一个重要过程,对分类性能的提升发挥着重要的作用。传统的文档频率(Document Frequency,DF)特征选择指标只是从全局的角度统计包含特征的文档数作为选择的依据,没有考虑特征与类别的相关性。针对该问题,本文从特征... 详细信息

特征选择是文本分类的一个重要过程,对分类性能的提升发挥着重要的作用。传统的文档频率(Document Frequency,DF)特征选择指标只是从全局的角度统计包含特征的文档数作为选择的依据,没有考虑特征与类别的相关性。针对该问题,本文从特征和类别的相关性出发,对文档频率分别进行局部和全局的归一化处理,提出了一种归一化文档频率(Normalized Document Frequency,NDF)的特征选择指标,并在不同的特征维度下验证特征选择对文本分类性能的影响。结果表明,应用NDF特征选择指标可以得到更高的分类准确率和Macro-F1值。因此,对文档频率进行归一化处理可以更好地选择出有价值的特征,有效提升文本的分类性能。

关键词：文本分类特征选择文档频率归一化

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融合动态协同过滤和深度学习的推荐算法

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计算机科学 2019年第8期46卷 28-34页

作者：邓存彬虞慧群范贵生华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 上海市计算机软件测评重点实验室上海201112

在信息爆炸的时代,推荐系统在减轻信息过载方面发挥了巨大的作用。目前,推荐系统普遍使用传统的协同过滤算法学习用户商品行为矩阵中的隐向量,但是其存在数据稀疏性和冷启动问题,同时未考虑用户的兴趣偏好以及商品的受欢迎程度会随时间... 详细信息

在信息爆炸的时代,推荐系统在减轻信息过载方面发挥了巨大的作用。目前,推荐系统普遍使用传统的协同过滤算法学习用户商品行为矩阵中的隐向量,但是其存在数据稀疏性和冷启动问题,同时未考虑用户的兴趣偏好以及商品的受欢迎程度会随时间发生改变,这极大地限制了推荐的准确性。已有学者利用深度学习模型学习辅助信息的特征来扩充协同过滤算法的特征,取得了一定的成果,但并未充分有效地解决全部问题。以电影推荐为研究对象,提出了融合动态协同过滤和深度学习的推荐算法。首先,利用动态协同过滤算法融入时间特征;然后,利用深度学习模型来学习用户和电影特征信息,以形成高维潜在空间的用户特征和电影特征的隐向量;最后,将其融入到动态协同过滤算法中。以MovieLens为实验数据集对电影的评分进行预测,实验结果表明所提算法提高了电影评分预测的准确性。

关键词：电影推荐隐向量深度学习动态协同过滤

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燃气客服热线的中文文本情感分析

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华东理工大学学报（自然科学版） 2019年第1期45卷 140-147页

作者：邓存彬虞慧群范贵生朱虎超华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 上海市计算机软件测评重点实验室上海201112

提出了一种基于TF-IDF的均值Word2vec模型和有监督的机器学习方法的燃气客服热线的中文文本情感分析方法。首先,采用Word2vec模型训练出文本中每个词语的词向量及TF-IDF算法计算文本中每个词语的权重,并对词语的词向量进行加权处理。其... 详细信息

提出了一种基于TF-IDF的均值Word2vec模型和有监督的机器学习方法的燃气客服热线的中文文本情感分析方法。首先,采用Word2vec模型训练出文本中每个词语的词向量及TF-IDF算法计算文本中每个词语的权重,并对词语的词向量进行加权处理。其次,将加权后的词向量对应维度的值进行累加并求均值作为该文本的向量,即文本的特征。最后,对文本的特征使用有监督的机器学习方法进行训练和预测,以实现文本的情感分析。实验结果表明,该方法获得了较高的分类准确率并能有效地进行情感分析。

关键词： Word2vec TF-IDF 加权平均机器学习情感分析燃气客服热线

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基于大数据的软件智能化开发方法与环境

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大数据 2021年第1期7卷 3-21页

作者：谢冰彭鑫尹刚李宣东魏峻孙海龙北京大学信息科学技术学院复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室绿色计算产业联盟湖南智擎科技有限公司计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 中国科学院大学中国科学院软件研究所软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京航空航天大学计算机学院

阐述了围绕软件工程大数据的汇聚组织、知识表示提炼、软件工具智能化和智能开发服务环境等关键技术开展的一系列研究工作,建立了基于大数据的软件智能化开发技术体系,研发关键性的软件智能化开发工具,形成了"人-工具-数据"... 详细信息

阐述了围绕软件工程大数据的汇聚组织、知识表示提炼、软件工具智能化和智能开发服务环境等关键技术开展的一系列研究工作,建立了基于大数据的软件智能化开发技术体系,研发关键性的软件智能化开发工具,形成了"人-工具-数据"融合的新一代软件智能化开发环境,并构建了软件智能化开发云平台。面向万众创新的社会需求,构建了服务大众的公共服务平台;针对企业创新能力的提升,提供了智能化的企业软件开发环境。

关键词：软件复用大数据智能化软件开发知识图谱推荐

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基于邻居聚类的近似最近邻搜索

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智能计算机与应用 2020年第11期10卷 70-72,78页

作者：赵增李明勇胡航飞东华大学计算机科学与技术学院上海201620 上海市计算机软件评测重点实验室上海200235

本文提出了一种新的基于图的方法,用于对高维特征向量的数据集进行近似最近邻搜索(ANNS)。大多数基于图的方法着重于提高图的构造质量,而本文的工作着重于图搜索的性能。基于近似k近邻(k NN)图来展示实验结果,并且存在许多用于构建近似k... 详细信息

本文提出了一种新的基于图的方法,用于对高维特征向量的数据集进行近似最近邻搜索(ANNS)。大多数基于图的方法着重于提高图的构造质量,而本文的工作着重于图搜索的性能。基于近似k近邻(k NN)图来展示实验结果,并且存在许多用于构建近似k NN图的现有方法,例如NN下降、KGraph或Faiss。本文在图的构建阶段,首先初始化一个近似的k NN图,然后利用K-means聚类算法将邻居聚类;在查询阶段,使用贪婪搜索算法,遍历图并尝试贪婪地到达查询。为了提高查询性能,仅通过聚类信息比较其中一部分邻居,在实验中展示了如何降低查询成本和提高查询精度。

关键词：近似最近邻搜索 k最近邻图贪婪搜索算法

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信息物理系统软件设计自动化专题前言

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软件学报 2020年第6期31卷 1585-1586页

作者：卜磊陈铭松朱祺刘超计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210093 软硬件协同设计技术与应用教育部工程研究中心(华东师范大学) 上海200241 华东师范大学软件工程学院上海200241 Department of Electrical and Computer Engineering Northwestern UniversityEvanstonUSA 北京航空航天大学计算机学院北京100191

为了更精确地认识与改造世界,新一代的嵌入式系统必须将计算世界与物理世界作为紧密交互的整体进行认知,实现集计算、通信与控制于一体的深度融合的理论体系与技术框架,即信息物理系统(cyber-physical systems,简称CPS).与传统嵌入式系... 详细信息

为了更精确地认识与改造世界,新一代的嵌入式系统必须将计算世界与物理世界作为紧密交互的整体进行认知,实现集计算、通信与控制于一体的深度融合的理论体系与技术框架,即信息物理系统(cyber-physical systems,简称CPS).与传统嵌入式系统不同,CPS充分考虑了计算部件与物理环境的深度融合,通过将设备智能化连接,实现物理环境系统与计算系统之间精确感知与高效协同.基于CPS理念设计出来的计算设备可以根据具体任务需求自适应地调整与配置计算逻辑,精确智能地获取外部物理环境信息并做出针对性的实时反应,完成安全可靠的控制服务,从而实现物理世界与信息世界的有机统一.

关键词：物理环境深度融合设计自动化设备智能化嵌入式系统计算设备信息物理系统技术框架

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基于多阶段向量量化算法的研究

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智能计算机与应用 2020年第11期10卷 38-41,46页

作者：刘丹青李明勇东华大学计算机科学与技术学院上海201620 上海市计算机软件评测重点实验室上海200235

随着数据集和特征维度的增大,使用传统暴力搜索方法的代价也会相应增加。因此,本文提出在基于多阶段向量量化的近邻搜索方法的基础上,改进训练码本阶段,优化初始聚类中心,从而减小向量的量化误差,以此提高召回率。实验结果表明,本文提... 详细信息

随着数据集和特征维度的增大,使用传统暴力搜索方法的代价也会相应增加。因此,本文提出在基于多阶段向量量化的近邻搜索方法的基础上,改进训练码本阶段,优化初始聚类中心,从而减小向量的量化误差,以此提高召回率。实验结果表明,本文提出的最小化均方误差多阶段码本训练方法,可以进一步地减小向量量化误差,提高实验召回率。

关键词：近似最近邻多阶段向量量化量化误差

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因子分解机模型的宽度和深度扩展研究

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软件学报 2019年第3期30卷 822-844页

作者：燕彩蓉周灵杰张青龙李晓林东华大学计算机科学与技术学院上海201620 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 Department of Electrical and Computer Engineering University of Florida

因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型... 详细信息

因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型的进一步改进和应用.通过比较FM模型与多项式回归模型和因子分解模型之间的关联关系,阐述FM模型的灵活性和普适性.从特征的高阶交互、特征的场交互、特征的分层交互以及基于特征工程的特征提取、合并、智能选择和提升等角度,总结模型在宽度扩展方面的方法、策略和关键技术.比较和分析了FM模型与其他模型的集成方式和特点,尤其是与深度学习模型的集成,为传统模型的深度扩展提供了思路.对FM模型的优化学习方法和基于不同并行与分布式计算框架的实现进行概括、比较和分析.最后,对FM模型中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.

关键词：因子分解机推荐系统广告点击率预测特征工程深度学习并行与分布式计算

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