检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2015年第11期26卷 2981-2993页

作者：刘海洋王志海黄丹孙艳歌北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

协同过滤方法是当今大多数推荐系统的核心.传统的协同过滤方法专注于评分预测的准确性,然而实际推荐系统的推荐结果往往是项目的排序.针对这一问题,将排名学习领域的知识引入推荐算法,设计了一种基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排... 详细信息

协同过滤方法是当今大多数推荐系统的核心.传统的协同过滤方法专注于评分预测的准确性,然而实际推荐系统的推荐结果往往是项目的排序.针对这一问题,将排名学习领域的知识引入推荐算法,设计了一种基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排名算法.选择直接使用计算复杂度较低的成列损失函数来优化矩阵分解模型,并通过实验验证了其在运算速度上的显著提升.在3个实际推荐系统数据集上,与当下主流推荐算法的比较实验结果表明,该算法具有良好的性能.

关键词：推荐系统协同过滤排名学习

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P-ISOMAP:一种新的对邻域大小不甚敏感的数据可视化算法

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电子学报 2006年第8期34卷 1497-1501页

作者：邵超黄厚宽赵连伟北京交通大学计算机与信息技术学院

ISOMAP算法对邻域大小敏感,而邻域大小却难以有效选取.本文根据二阶最小生成树不含有“短路”边的特性提出了能有效删除邻域图中的“短路”边因而对邻域大小不甚敏感的P-ISOMAP算法.由于避免了邻域大小难以有效选取的问题,该算法能更容... 详细信息

ISOMAP算法对邻域大小敏感,而邻域大小却难以有效选取.本文根据二阶最小生成树不含有“短路”边的特性提出了能有效删除邻域图中的“短路”边因而对邻域大小不甚敏感的P-ISOMAP算法.由于避免了邻域大小难以有效选取的问题,该算法能更容易地对数据进行可视化,也获得了一定程度的拓扑稳定性和鲁棒性.实验结果很好地验证了该算法的有效性.

关键词： ISOMAP P—ISOMAP 二阶最小生成树成本残差

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基于划分的模糊聚类算法

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软件学报 2004年第6期15卷 858-868页

作者：张敏于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改变度量方式、改变约束条件、在... 详细信息

在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在C-均值算法的基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种比例变化却很敏感,并以极大熵方法为例进行了比较实验.最后总结了基于划分的模糊聚类算法普遍存在的问题及其发展前景.

关键词：划分聚类 C均值权重指数熵隶属度函数

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修剪算法的信息几何分析

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计算机研究与发展 2006年第9期43卷 1609-1614页

作者：刘蕴辉罗四维黄华李爱军北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

修剪法是确定和优化神经网络结构的重要方法之一.当前对修剪法的研究大多集中在方法描述上,对于修剪法内在机理的研究尚不多见,而研究修剪的内在机理可以为修剪策略提供理论基础和依据.从信息几何的角度研究了修剪法的内在机理,给出了... 详细信息

修剪法是确定和优化神经网络结构的重要方法之一.当前对修剪法的研究大多集中在方法描述上,对于修剪法内在机理的研究尚不多见,而研究修剪的内在机理可以为修剪策略提供理论基础和依据.从信息几何的角度研究了修剪法的内在机理,给出了神经网络结构修剪法的信息几何理论解释,利用神经流形参数结构的层次性,将修剪法表述为一系列从当前模型流形到其子流形的信息投影过程,在此基础上提出了新的修剪算法,并给出了算法可行性与有效性的实验验证.

关键词：修剪法信息几何神经流形信息投影

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模型的固有复杂度和泛化能力与几何曲率的关系

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计算机学报 2007年第7期30卷 1094-1103页

作者：吕子昂罗四维杨坚刘蕴辉邹琪北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

从微分几何角度考察与参数化形式无关的统计模型流形的固有复杂度,指出模型流形的Gauss-Kroneker曲率可以完全刻画模型流形在一点处的全部性质,进而分析了曲率与体积的关系;给出了基于参数估计量邻域附近的解轨迹方法的曲率计算方法;证... 详细信息

从微分几何角度考察与参数化形式无关的统计模型流形的固有复杂度,指出模型流形的Gauss-Kroneker曲率可以完全刻画模型流形在一点处的全部性质,进而分析了曲率与体积的关系;给出了基于参数估计量邻域附近的解轨迹方法的曲率计算方法;证明了用于衡量泛化能力的未来残差可以用模型的曲率来表示,由此给出一种新的以曲率度量模型复杂度的模型选择准则GKCIC;对几何方法和统计学习理论进行了分析比较．在人工数据集和真实数据集上的比较实验结果表明了文中提出的方法的有效性．

关键词：模型选择泛化能力固有复杂度统计流形 Gauss-Kroneker曲率

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向量地址平均长度研究

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高技术通讯 2011年第12期21卷 1246-1251页

作者：赵阿群梁满贵廉松海郭箫铭北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

通过引入复杂网络理论，利用理论分析方法对向量地址作为一种新的转发地址用于组建全球网时的平均地址长度进行了研究，得出了在覆盖相同用户数量的情况下向量地址的平均长度远小于IPv4的32位地址长度的结论，并采用仿真实验的方法在实... 详细信息

通过引入复杂网络理论，利用理论分析方法对向量地址作为一种新的转发地址用于组建全球网时的平均地址长度进行了研究，得出了在覆盖相同用户数量的情况下向量地址的平均长度远小于IPv4的32位地址长度的结论，并采用仿真实验的方法在实际的网络拓扑模型中对平均地址长度进行了实验验证。结果表明，用向量地址除了能构建比现有网络更安全、更简单、适应性更强的网络外，在相同地址长度下，用向量地址构建的网络还能覆盖比IP网络多得多的用户数量。

关键词：通信网络转发地址向量地址复杂网络

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融合物体空间关系机制的图像摘要生成方法

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北京大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 75-82页

作者：万璋张玉洁刘明童徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

聚焦于图像中物体间位置关系这一特定信息,提出一种融合空间关系机制的神经网络图像摘要生成模型,以期为视觉问答和语音导航等下游任务提供物体方位或轨迹等关键信息。为了增强图像编码器的物体间位置关系学习能力,通过改进Transformer... 详细信息

聚焦于图像中物体间位置关系这一特定信息,提出一种融合空间关系机制的神经网络图像摘要生成模型,以期为视觉问答和语音导航等下游任务提供物体方位或轨迹等关键信息。为了增强图像编码器的物体间位置关系学习能力,通过改进Transformer结构来引入几何注意力机制,显式地将物体间位置关系融合进物体外观信息中。为了辅助完成面向特定信息的抽取和摘要生成任务,进一步提出相对位置关系的数据制作方法,并基于SpatialSense数据集制作物体间位置关系的图像摘要数据集Re-Position。与5个典型模型的对比测评实验结果表明,所提模型的5个指标在公开测试集COCO上优于其他模型,全部6个指标在本文制作的Re-Position数据集上优于其他模型。

关键词：图像摘要物体间位置关系注意力机制 Transformer结构

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无须附加空间的数据立方体联机聚集

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软件学报 2006年第4期17卷 806-813页

作者：李红松黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

以往在数据立方体上实现的联机聚集往往需要附加空间来存储联机聚集估算所需要的信息,极大地影响了数据立方体的存储和维护性能.提出了基于QC-Tree的用于范围查询处理的联机聚集PE(progressivelyestimate)算法以及它与简单聚集算法相结... 详细信息

以往在数据立方体上实现的联机聚集往往需要附加空间来存储联机聚集估算所需要的信息,极大地影响了数据立方体的存储和维护性能.提出了基于QC-Tree的用于范围查询处理的联机聚集PE(progressivelyestimate)算法以及它与简单聚集算法相结合的混合聚集算法HPE(hybridprogressivelyestimate);还提出了一种能够同时处理多个范围查询的联机聚集算法MPE(multipleprogressivelyestimate).与以往联机聚集算法不同,这些算法不需要任何附加空间,而是利用QC-Tree自身保存的聚集数据和语义关系来估算聚集结果.由于QC-Tree是一种极为高效的数据立方体存储结构,因此能够以较理想的性能实现数据立方体上的联机聚集.对算法的分析和实验结果表明,所提出的算法具有较好的性能.

关键词：数据立方体联机分析处理近似查询处理联机聚集

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基于草图纹理和形状特征融合的草图识别

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自动化学报 2022年第9期48卷 2223-2232页

作者：张兴园黄雅平邹琪裴艳婷北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

人类具有很强的草图识别能力.然而,由于草图具有稀疏性和缺少细节的特点,目前的深度学习模型在草图分类任务上仍然面临挑战.目前的工作只是将草图看作灰度图像而忽略了不同草图类别间的形状表示差异.提出一种端到端的手绘草图识别模型,... 详细信息

人类具有很强的草图识别能力.然而,由于草图具有稀疏性和缺少细节的特点,目前的深度学习模型在草图分类任务上仍然面临挑战.目前的工作只是将草图看作灰度图像而忽略了不同草图类别间的形状表示差异.提出一种端到端的手绘草图识别模型,简称双模型融合网络,它可以通过相互学习策略获取草图的纹理和形状信息.具体地,该模型由2个分支组成:一个分支能够从图像表示(即原始草图)中自动提取纹理特征,另一个分支能够从图形表示(即基于点的草图)中自动提取形状特征.此外,提出视觉注意一致性损失来度量2个分支之间视觉显著图的一致性,这样可以保证2个分支关注相同的判别性区域.最终将分类损失、类别一致性损失和视觉注意一致性损失结合完成双模型融合网络的优化.在两个具有挑战性的数据集TU-Berlin数据集和Sketchy数据集上进行草图分类实验,评估结果说明了双模型融合网络显著优于基准方法并达到最佳性能.

关键词：草图分类注意力机制互学习策略图像识别

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多文档文摘语义单元自动去噪器的监督学习方法

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计算机研究与发展 2013年第4期50卷 873-882页

作者：龚书瞿有利田盛丰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

多文档文摘的处理对象是存在噪音的文档集.现有文摘系统一般使用由人工设定阈值的固定阈值去噪器.但通过实验可见,不同文摘算法本身的抗噪能力各有高低,最优阈值随文档集、文摘算法、文本表示方法而改变,人工设定的固定阈值无法达到较... 详细信息

多文档文摘的处理对象是存在噪音的文档集.现有文摘系统一般使用由人工设定阈值的固定阈值去噪器.但通过实验可见,不同文摘算法本身的抗噪能力各有高低,最优阈值随文档集、文摘算法、文本表示方法而改变,人工设定的固定阈值无法达到较好的通用性和去噪效果.为此,提出一种用于生成自动去噪器的监督学习方法,通过从人工文摘中自动获得标注信息,为语义单元提取多个特征,训练语义单元分类器而构成自动去噪器.可通用于不同文本表示所生成的语义单元,在不同多文档文摘系统的预处理阶段为任意文档集自动去除噪音语义单元.实验表明,该监督学习方法所生成的自动去噪器在不同文档集、文摘算法和文本表示方法下具有通用性,较好的去噪性能使各文摘算法的速度及所提取文摘的质量得到不同程度的提升.

关键词：自动去噪监督学习多文档文摘文本表示预处理

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