检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2016年第3期11卷 294-300页

作者：刘志雄贾彩燕北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

微博话题检测是一种特殊形式的话题检测,传统的话题检测方法并不能取得很好的效果。提出了一种面向微博用户社区的话题检测方法。该方法首先在用户发表的微博文本上,利用LDA主题模型分析用户的兴趣分布。接着,结合微博用户关系网络与用... 详细信息

微博话题检测是一种特殊形式的话题检测,传统的话题检测方法并不能取得很好的效果。提出了一种面向微博用户社区的话题检测方法。该方法首先在用户发表的微博文本上,利用LDA主题模型分析用户的兴趣分布。接着,结合微博用户关系网络与用户兴趣对用户进行社区划分,使得同一社区的用户不仅具有较稠密的链接关系,还具有相似的兴趣。然后,面向用户社区,在每个社区内部检测用户关心的话题,给出了一种面向用户社区的、融合词重要度与ε近邻图的微博话题发现方法。该算法能够有效地去除微博噪声、快速准确检测出每个用户社区内关心的话题并对话题进行热度排行。

关键词：微博社区网络文本话题兴趣噪声主题

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一种鲁棒的Multi-Egocentric视频中的多目标检测及匹配算法

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智能系统学报 2016年第5期11卷 619-626页

作者：李龙尹辉许宏丽欧伟奇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

针对视频中的背景变化剧烈、目标尺度差异明显和视角时变性强的特点,提出一种鲁棒的针对multi-egocentric视频的多目标检测及匹配算法。首先,构建基于boosting方法的多目标检测模型对各视频序列中的显著目标进行粗检测,并提出一种基于... 详细信息

针对视频中的背景变化剧烈、目标尺度差异明显和视角时变性强的特点,提出一种鲁棒的针对multi-egocentric视频的多目标检测及匹配算法。首先,构建基于boosting方法的多目标检测模型对各视频序列中的显著目标进行粗检测,并提出一种基于局部相似度的区域优化算法对粗检测显著目标的轮廓进行优化,提高Egocentric视频中显著目标轮廓检测和定位的准确性。在显著目标检测基础上,对不同视角中的显著目标构建基于HOG特征的SVM分类器,实现多视角的多目标匹配。在Party Scene数据集上的实验验证了本文算法的有效性。

关键词： Multi-Egocentric视频多目标检测多目标匹配

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基于图自监督对比学习的社交媒体谣言检测

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南京大学学报（自然科学版） 2023年第5期59卷 823-832页

作者：乔禹涵贾彩燕北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京交通大学北京100044

网络社交媒体的快速发展提供了便捷的信息获取方式,但也滋生了谣言和虚假新闻,现有的谣言检测模型在有标注数据充足时能有效解决分类问题,然而谣言可用的标注数据有限,各种针对谣言特点精心设计的模型倾向于过拟合,同时,现有模型的鲁棒... 详细信息

网络社交媒体的快速发展提供了便捷的信息获取方式,但也滋生了谣言和虚假新闻,现有的谣言检测模型在有标注数据充足时能有效解决分类问题,然而谣言可用的标注数据有限,各种针对谣言特点精心设计的模型倾向于过拟合,同时,现有模型的鲁棒性不足,谣言传播者恶意破坏谣言传播结构会使模型出现分类错误.针对以上问题,采用自监督的图对比学习方法,对原始谣言传播图进行不同方式的数据增强来模拟对原图的扰动,建立自监督对比学习任务,使图编码器捕获谣言更趋本质的特征,缓解了过拟合,提高了模型的鲁棒性与泛化性能.在来源于主流社交媒体平台的三个公开数据集Twitter15,Twitter16和PHEME上进行了对比实验,实验结果显示,提出的模型的准确率比基准模型分别提高3.4%,1.8%和1.2%,证实了图自监督对比学习方法在谣言检测任务上的有效性.

关键词：谣言检测自监督学习对比学习图表示学习

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基于文本扩展模型的网络视频聚类方法

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智能系统学报 2017年第6期12卷 799-805页

作者：刘璐贾彩燕北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着视频分享网站的兴起和快速发展,互联网上的视频数量呈爆炸式增长,对视频的组织及分类成为视频有效使用的基础。视频聚类技术由于只需要考虑视频数据内在的簇结构、不需要人工干预,越来越受到人们的青睐。现有的视频聚类方法有基于... 详细信息

随着视频分享网站的兴起和快速发展,互联网上的视频数量呈爆炸式增长,对视频的组织及分类成为视频有效使用的基础。视频聚类技术由于只需要考虑视频数据内在的簇结构、不需要人工干预,越来越受到人们的青睐。现有的视频聚类方法有基于视频关键帧视觉相似性的方法、基于视频标题文本聚类的方法、文本和视觉多模态融合的方法。基于视频标题文本聚类的视频聚类方法由于其简便性与高效性而被企业界广泛使用,但视频标题由于其短文本的语义稀疏特性,聚类效果欠佳。为此,本文面向社会媒体视频,提出了一种社会媒体平台上视频相关多源文本融合的视频聚类方法,以克服由于视频标题的短文本带来的语义稀疏问题。不同文本聚类算法上的实验结果证明了多源文本数据融合方法的有效性。

关键词：网络视频聚类共点击视频相关查询词文本聚类

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基于特征与域感知的点击率预估方法

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计算机工程 2022年第3期48卷 60-68页

作者：赵越武志昊赵苡积北京交通大学计算机信息与技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

点击率预估是推荐系统中的核心任务,其关键是学习有效的特征交互,但现有基于深度神经网络的点击率预估方法未考虑冷启动问题,导致准确率降低。结合特征信息和域信息的嵌入,提出一种特征交互的点击率预估方法 FF-GNN。利用基于图神经网... 详细信息

点击率预估是推荐系统中的核心任务,其关键是学习有效的特征交互,但现有基于深度神经网络的点击率预估方法未考虑冷启动问题,导致准确率降低。结合特征信息和域信息的嵌入,提出一种特征交互的点击率预估方法 FF-GNN。利用基于图神经网络的交互模块分别提取特征嵌入和域嵌入的结构信息,建模细粒度的特征交互和粗粒度的域交互过程。同时通过设计图神经网络的权重计算模块,交叉引用特征图神经网络和域图神经网络的低阶特征信息,实现特征交互和个性化建模域交互。在此基础上,采用注意力机制融合特征交互和域交互模块的结果预测点击率。在Criteo和Frappe公开数据集上的实验结果验证了FF-GNN方法的有效性,其AUC指标相较于同类型Fi-GNN方法分别提高0.57和0.85个百分点,能够同时关注特征和域信息,提高点击率预估的准确度。

关键词：点击率预估图神经网络特征交互域交互个性化建模

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一种度修正的属性网络随机块模型

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计算机研究与发展 2020年第8期57卷 1650-1662页

作者：郑忆美贾彩燕常振海李轩涯北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 天水师范学院数学与统计学院甘肃天水741000 百度在线网络技术(北京)有限公司北京100085

社区检测是复杂网络分析中的重要任务,现有的社区检测方法多侧重于利用单纯的网络结构,而融合节点属性的方法也主要针对传统的社区结构,不能检测网络中的二部图结构、混合结构等情况.此外,网络中每个节点的度会影响网络中链接的构成,同... 详细信息

社区检测是复杂网络分析中的重要任务,现有的社区检测方法多侧重于利用单纯的网络结构,而融合节点属性的方法也主要针对传统的社区结构,不能检测网络中的二部图结构、混合结构等情况.此外,网络中每个节点的度会影响网络中链接的构成,同样会影响社区结构的分布.因此,提出一种基于随机块模型的属性网络社区检测方法DPSB_PG.不同于其他属性网络中的生成式模型,该方法中节点链接和节点属性的产生均服从泊松分布,并基于随机块模型考虑社区间相连接的概率,重点在节点链接的生成过程中融合度修正的思想,最后利用期望最大化EM算法推断模型中的参数,得到网络中节点的社区隶属度.真实网络上的实验结果显示:模型继承了随机块模型的优点,能够检测网络中的广义社区结构,且由于度修正的引入,具有很好的数据拟合能力,因此在属性网络与非属性网络社区检测性能上优于其他现有相关算法.

关键词：度修正泊松分布随机块模型广义结构属性网络

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基于量子进化的给定围长图构造算法

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计算机工程 2017年第10期43卷 141-146页

作者：冯晓华孙永奇北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

构造给定围长的极图是图论难题之一,特别是在顶点数规模不断增大的情况下会出现组合爆炸的现象。针对该问题,提出一种构造给定围长图的算法,通过在生成个体、调整个体中充分利用极图的特性,使算法达到较高的收敛速度与收敛精度。实验结... 详细信息

构造给定围长的极图是图论难题之一,特别是在顶点数规模不断增大的情况下会出现组合爆炸的现象。针对该问题,提出一种构造给定围长图的算法,通过在生成个体、调整个体中充分利用极图的特性,使算法达到较高的收敛速度与收敛精度。实验结果表明,通过构造围长为10的图,与粒子群优化算法、遗传算法相比,该算法达到次优解和最优解的准确率最高,构造围长为11的图,可得到相应的极图边数的下界。

关键词：进化算法量子进化算法极图围长圈

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嵌入典型时间序列特征的随机Shapelet森林算法

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计算机科学 2022年第7期49卷 40-49页

作者：高振卓王志海刘海洋北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

近年来,时间序列分类问题的研究受到了广泛关注。先进的时间序列分类方法通常建立在良好的特征表示的基础之上。Shapelet是时间序列中具备鉴别性的子序列,可有效表达时间序列的局部形状特征。然而,高昂的计算成本大大限制了基于Shapele... 详细信息

近年来,时间序列分类问题的研究受到了广泛关注。先进的时间序列分类方法通常建立在良好的特征表示的基础之上。Shapelet是时间序列中具备鉴别性的子序列,可有效表达时间序列的局部形状特征。然而,高昂的计算成本大大限制了基于Shapelet的时间序列分类方法的实用性。除此之外,传统的Shapelet仅能描述欧氏距离度量下子序列的形状特征,因此极易受到噪声干扰并难以挖掘子序列中蕴含的其他类型的鉴别性信息。为应对上述问题,提出了一种新的时间序列分类算法——嵌入典型时间序列特征的随机Shapelet森林。该算法基于以下3个关键策略:1)随机选取Shapelet并限制Shapelet的作用范围以提高效率;2)在Shapelet中嵌入多个典型时间序列特征以提高算法对不同分类问题的适应性,并弥补随机选取Shapelet带来的精度损失;3)在新的特征表示的基础上构建随机森林分类器以确保算法的泛化能力。112个UCR时间序列数据集上的实验结果表明,本文算法的准确性超越了基于Shapelet精确搜索和Shapelet转换技术的STC算法,以及多个其他类型的先进时间序列分类算法。此外,广泛的实验对比验证了本文算法在效率上的显著优势。

关键词：时间序列分类 Shapelet 典型时间序列特征随机森林

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一种基于数据流模式表示的半懒惰式分类算法

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计算机科学 2017年第7期44卷 167-174,202页

作者：江晶晶王志海原继东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

依据从大规模数据中抽取的模式来建立分类模型是模式挖掘的重要研究问题之一。一种可行的方法是根据模式集合建立贝叶斯分类模型。然而,目前基于模式的贝叶斯分类模型大多是针对静态数据集合的,通常不能适应于高速动态变化与无限的数据... 详细信息

依据从大规模数据中抽取的模式来建立分类模型是模式挖掘的重要研究问题之一。一种可行的方法是根据模式集合建立贝叶斯分类模型。然而,目前基于模式的贝叶斯分类模型大多是针对静态数据集合的,通常不能适应于高速动态变化与无限的数据流环境。对此,提出一种数据流环境下基于模式发现的贝叶斯分类学习模型,其采用半懒惰式学习策略,针对分类实例在不断更新的频繁项集合上建立局部的分类模型;为加快流数据处理的速度,提出了结构更为简单的混合树结构,同时提出了给定项限制的模式抽取机制以减少候选项集的生成;对数据流中模式抽取不完全的情况,使用平滑技术处理未被抽取的项。大量实验分析证明,相较于其他数据流分类器,所提模型具有更高的分类正确率。

关键词：数据流频繁模式贝叶斯半懒惰式学习

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多约束条件下多无人机协同任务规划问题分析及求解方法综述

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计算机科学 2023年第7期50卷 176-193页

作者：胡嘉薇贾泽群孙延涛刘强北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

多无人机协同任务规划是现阶段无人机集群智能化发展的关键技术,其中任务分配与航迹规划是无人机任务规划技术的核心部分。鉴于规划要素众多且相互耦合的研究现状,寻找降低问题耦合度和复杂度的求解策略至关重要。首先,文中从问题建模出... 详细信息

多无人机协同任务规划是现阶段无人机集群智能化发展的关键技术,其中任务分配与航迹规划是无人机任务规划技术的核心部分。鉴于规划要素众多且相互耦合的研究现状,寻找降低问题耦合度和复杂度的求解策略至关重要。首先,文中从问题建模出发,建立了任务规划问题通用模型,总结归纳出常见约束条件和评价指标,并着重分析问题求解框架;其次,从集中式和分布式角度详细阐述了任务分配问题的常见模型与求解算法;再次,论述了单机路径规划和路径平滑方法,并针对多机时空协同约束归纳了多机间协同方法;此外,从约束耦合、子问题耦合、分层结构耦合角度整理归纳了求解过程中存在的复杂耦合因素,并重点探讨了解耦策略;最后,讨论了未来多无人机协同任务规划问题的发展趋势。

关键词：协同任务规划任务分配航迹规划耦合分析解耦合

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