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作者

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语言

  • 149 篇 中文
检索条件"机构=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"
149 条 记 录,以下是71-80 订阅
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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
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时间序列的表示与分类算法综述
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计算机科学 2015年 第3期42卷 1-7页
作者: 原继东 王志海 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
时间序列是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内,依照给定的采样率,对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据广泛地存在于商业、农业、气象、生物科学以及生态学等诸多领域,从时间序列中发现有用的知识已成为... 详细信息
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面向快递员揽收到达时间预测的多任务深度时空网络
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计算机工程与科学 2023年 第1期45卷 136-144页
作者: 王晨宇 温浩珉 郭晟楠 林友芳 万怀宇 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
快递员揽件到达时间预测,即预测用户下单后快递员的上门揽收时间,一直都是物流企业所关心的重要问题。准确的揽件到达时间预测可以优化揽件效率,提升用户体验。该问题主要存在以下挑战:(1)快递员揽件到达时间受到多种复杂时空因素的影响... 详细信息
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面向交通事故预测的时空多模态点过程
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计算机应用研究 2023年 第8期40卷 2340-2345页
作者: 彭文闯 郭晟楠 万怀宇 林友芳 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
交通事故预测对于构建智慧城具有重要意义。然而发生在连续时间域上的交通事故数据同时包含具有不同语义特征的时间、空间模态信息,且这两种模态的不确定性存在差异,因此传统的序列建模方式无法全面描述交通事故的时空相关性,很难实... 详细信息
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局部时间序列黑盒对抗攻击
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计算机科学 2022年 第10期49卷 285-290页
作者: 杨文博 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(北京交通大学) 北京100044
用于时间序列分类的深度神经网络由于其自身对于对抗攻击的脆弱性,导致模型存在潜在的安全问题。现有的时间序列攻击方法均基于梯度信息进行全局扰动,生成的对抗样本易被察觉。为此,文中提出了一种不需要梯度信息的局部黑盒攻击方法。首... 详细信息
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基于双图神经网络信息融合的文本分类方法
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计算机科学 2022年 第8期49卷 230-236页
作者: 闫佳丹 贾彩燕 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044 交通数据分析与数据挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044
近年来,图神经网络在文本分类任务中得到了广泛应用。与图卷积网络相比,基于消息传递的文本级的图神经网络模型具有内存占用少和支持在线检测等优点。然而此类模型通常仅使用词共现信息为语料中的各个文本构建词汇图,导致获取到的信息... 详细信息
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融合重叠社区正则化及隐式反馈的协同过滤方法
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计算机应用 2021年 第1期41卷 53-59页
作者: 李翔锟 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
针对目前推荐系统存在的数据稀疏和冷启动等问题,提出了一种融合重叠社区正则化及隐式反馈的协同过滤方法(OCRIF),该方法不仅考虑了用户在社交网络中的社区结构,而且将用户评分信息与社交信息的隐式反馈融入推荐模型之中。此外,由于网... 详细信息
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融合多粒度抽取式特征的关键词生成
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计算机科学 2023年 第4期50卷 181-187页
作者: 甄田歌 宋明阳 景丽萍 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
关键词是概括给定文本核心主题及关键内容的一组短语。在信息过载日益严重的今天,从给定的大量文本信息中预测出具有其中心思想的关键词至关重要。因此,关键词预测作为自然语言处理的基本任务之一,受到越来越多研究者的关注。其对应方... 详细信息
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无负采样的正样本增强图对比学习推荐方法PAGCL
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计算机应用 2024年 第5期44卷 1485-1492页
作者: 汪炅 唐韬韬 贾彩燕 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100091 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100091
对比学习(CL)因能够提取数据本身包含的监督信号而被广泛应用于推荐任务。最近的研究表明,CL在推荐方面的成功依赖于对比损失——互信息噪声对比估计(InfoNCE)损失带来的节点分布的均匀性。此外,另一项研究证明贝叶斯个性化排序(BPR)损... 详细信息
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具有词判别力学习能力的短文本聚类概率模型研究
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计算机应用研究 2018年 第12期35卷 3569-3574页
作者: 牛亚男 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
社交媒体的广泛使用使短文本聚类成为一个重要的研究课题。为了解决由于短文本词向量的高维、稀疏性而造成的传统文本聚类方法应用在在短文本上效果欠佳的问题,通过大量的研究调查发现由于短文本词向量的稀疏性,词对簇结构的判别能力对... 详细信息
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