检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2022年第8期39卷 2352-2356,2380页

作者：赵海燕夏文宗曹健陈庆奎上海市现代光学系统重点实验室上海200093 光学仪器与系统教育部工程研究中心上海200093 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

在开源社区中,开发者提出的问题能否得到快速与高质量的答复和解决决定着社区的活跃程度。因此,为新提交的问题寻找和推荐合适的问题解决参与者有助于社区的发展。根据开发者之间的协作关系记录与开发者参与问题的记录构建了双层图注意... 详细信息

在开源社区中,开发者提出的问题能否得到快速与高质量的答复和解决决定着社区的活跃程度。因此,为新提交的问题寻找和推荐合适的问题解决参与者有助于社区的发展。根据开发者之间的协作关系记录与开发者参与问题的记录构建了双层图注意力网络的问题解决参与者推荐模型(GAT-UCG)。首先获取问题参与者的信息和开发者的互动信息,分别构建开发者问题参与图和开发者协作关系图。通过注意力机制对于边重新分配权重,最后根据输出层得到的问题节点嵌入表示进行问题参与者的top-N推荐。选取了GitHub流行仓库中的7352个问题进行了实验,实验结果表明,所提GAT-UCG模型在推荐准确率、召回率、F-score三个指标上均优于基线方法。

关键词：推荐系统问题跟踪图注意力网络参与者推荐评论网络

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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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开源社区中Issue解决过程的参与者推荐方法

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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

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几种激光诱导击穿光谱技术的改进方法

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实验技术与管理 2022年第7期39卷 24-29页

作者：施沈城胡梦云曾和平华东师范大学精密光谱科学与技术国家重点实验室上海200062 华东师范大学重庆研究院精密光学重庆市重点实验室重庆401120 上海理工大学光电信息与计算机工程学院教育部光学仪器与系统工程研究中心上海市现代光学系统重点实验室上海200093

激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术是一种基于原子发射光谱对物质成分进行快速分析的技术,由于具有简单、快速、可实时原位分析等多个优点而成为光谱学领域的研究热点,但同时也存在重复性差、等离子屏... 详细信息

激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术是一种基于原子发射光谱对物质成分进行快速分析的技术,由于具有简单、快速、可实时原位分析等多个优点而成为光谱学领域的研究热点,但同时也存在重复性差、等离子屏蔽效应以及基体效应等问题。随着对LIBS技术研究的深入以及激光技术的发展,出现了诸如纳米颗粒辅助增强、金属基底辅助、等离子体约束、光丝诱导技术光谱(filament-induced breakdown spectroscopy,FIBS)以及等离子体光栅诱导技术光谱(plasma-grating-induced breakdown spectroscopy,GIBS)等多种改进方法,这些方法的实际应用也有报道。该文从LIBS技术的原理出发讨论相关问题出现的原因,并对其中几种改进方法进行介绍,最后展望了该技术未来发展的趋势。

关键词：激光诱导击穿光谱技术光丝等离子体光栅探测灵敏度基体效应

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