检索结果-内蒙古大学图书馆

北京信息科技大学学报（自然科学版） 2015年第2期30卷 32-35页

作者：李淑琴凌晓滨北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

该文研究用户分类对微博信息生产力的影响。首先通过用户发布微博的数量将用户分类,将微博的转发次数、评论次数与赞次数等作为微博的影响力大小判定因素,然后根据微博用户所发微博的平均影响力分析各类用户中用户影响力的分布情况,结... 详细信息

该文研究用户分类对微博信息生产力的影响。首先通过用户发布微博的数量将用户分类,将微博的转发次数、评论次数与赞次数等作为微博的影响力大小判定因素,然后根据微博用户所发微博的平均影响力分析各类用户中用户影响力的分布情况,结合营销模型,以便增强用户在微博平台上的生产力。

关键词：微博客用户类型信息生产力用户影响力

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Lucene的一种融合额外影响因子的排序方法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2015年第4期30卷 71-74页

作者：邵发李淑琴北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

Lucene在对检索结果排序时默认按TF-IDF评分排列,未能同时考虑多种影响因子,不能满足用户对排序结果多样化排序的要求。针对这个问题,对额外影响因素进行了分类,引进了一种融合额外影响因子进行排序的方法,使得那些更符合用户需求的结... 详细信息

Lucene在对检索结果排序时默认按TF-IDF评分排列,未能同时考虑多种影响因子,不能满足用户对排序结果多样化排序的要求。针对这个问题,对额外影响因素进行了分类,引进了一种融合额外影响因子进行排序的方法,使得那些更符合用户需求的结果获得更高的评分。结果显示:在纳入多种影响因子后,Lucene输出的检索结果在排列顺序上更贴近用户的检索需求。结论是:使用融合额外影响因子的方法,可以优化Lucene的检索结果的排序。

关键词： Lucene 评分排序额外影响因子

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说话人辨认中通用背景模型训练时长研究

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2013年第3期28卷 87-91页

作者：孟君杨大利北京信息科技大学计算机学院北京100192 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100192

为更系统地讨论说话人辨认系统中UBM(universal background model)训练时长对系统识别性能的影响,针对UBM训练时长和混合度设置了一组实验,在基于GMM-UBM(gaussian mixture model-universal background model)的说话人辨认系统中,探讨了UBM训练时长和混合度之间的关系,得出了UBM平均每个混合得到100帧左右训练样本时,能够获得较高且较稳定识别率的结论,并总结出了在某一混合度下UBM训练数据净时长的范围,为以后的研究提供了一个基本的数据依据。

关键词： GMM-UBM 说话人辨认 UBM训练时长混合度

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一种融合医疗知识图谱的端到端对话系统

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2021年第6期36卷 14-18页

作者：穆天杨李宝安游新冬吕学强北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

将知识图谱中的结构化信息应用到对话系统中,提出了融合医疗知识图谱的端到端对话系统。使用词表匹配与深度学习方法相结合的方式提取对话信息中的关键词,并根据提取到的关键词搜索知识图谱中的相关信息作为GPT2模型的输入,从而提高端... 详细信息

将知识图谱中的结构化信息应用到对话系统中,提出了融合医疗知识图谱的端到端对话系统。使用词表匹配与深度学习方法相结合的方式提取对话信息中的关键词,并根据提取到的关键词搜索知识图谱中的相关信息作为GPT2模型的输入,从而提高端到端对话系统的表现效果。相较于未加入知识图谱常识库信息的模型结构,该系统的BLEU值和贪婪匹配效果均有较大的提升。实验证明,系统可以满足医疗领域对话系统的要求,具有较高的实用价值。

关键词：深度学习对话系统知识图谱

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一种改进模糊C均值聚类的图像标注方法

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小型微型计算机系统 2018年第8期39卷 1860-1864页

作者：李长磊吕学强张凯董志安北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 首都师范大学中国语言智能研究中心北京100048 北京市朝阳区市政市容管理委员会北京100021

本文主要利用图像底层特征以及图像标签的语义信息对图像进行自动标注,在此基础上提出了改进模糊C均值(FCM)聚类的标注方法.首先结合图像特征以及同类、异类样本间的关系信息,融合聚类中心之间的距离,改善了算法中距离测度较为单一的问... 详细信息

本文主要利用图像底层特征以及图像标签的语义信息对图像进行自动标注,在此基础上提出了改进模糊C均值(FCM)聚类的标注方法.首先结合图像特征以及同类、异类样本间的关系信息,融合聚类中心之间的距离,改善了算法中距离测度较为单一的问题.在目标函数中将传统的距离测度改为同类样本距离与异类样本距离之差,体现了同类样本的密度和异类样本的稀疏程度,提高了标注准确率.然后使用改进后的算法对每类图像进行聚类,计算待标注图像到各个聚类中心的平均距离来判断其类别.之后计算图像到各个子类的聚类中心的距离,并统计所属类内的标注词即为图像的标注词.利用Corel5K和iaprtc12来验证算法的可行性,通过实验对比不同测度以及分析不同标注模型的结果,表明该方法有效的提高了标注准确率.

关键词： FCM聚类算法同类异类样本图像标注聚类中心距离测度

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基于信息熵的离散化算法的研究与实现

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软件工程与应用 2019年第6期8卷 358-363页

作者：刘城霞朱敏玲北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京北京信息科技大学计算机学院单位北京北京信息科技大学计算机学院单位北京

离散化算法将连续属性的取值范围划分为很多个小的区间,每个区间都对应着自己的离散化符号,合理的离散化能够更准确的表达信息。本课题研究并实现了一种基于信息熵的离散化算法,通过赋予断点信息熵来度量断点的重要性从而对集合S进行划... 详细信息

离散化算法将连续属性的取值范围划分为很多个小的区间,每个区间都对应着自己的离散化符号,合理的离散化能够更准确的表达信息。本课题研究并实现了一种基于信息熵的离散化算法,通过赋予断点信息熵来度量断点的重要性从而对集合S进行划分。首先计算连续的属性的候选断点属性集,其次从候选断点集合中选取一个使信息熵最小的断点加入到断点集合中,该断点把集合S分成了两个部分,之后对于每一个子集合确定断点直到对于集合S的划分足够表达不同信息,满足最小区分长度准则完成。本文最后用实验验证了此算法的正确性和有效性,并对多组数据进行了测试和比较。

关键词：信息熵离散化断点

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汉语组块分析在情感分类中的应用研究

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计算机应用与软件 2016年第10期33卷 167-171页

作者：杜思奇李红莲吕学强北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

网络产品评论的情感分析对网络用户的日常购买行为有着重要的决策作用,因此,如何利用细粒化的处理方法提高情感分析的准确率,成为了一个热门的研究话题。针对该问题提出一种基于汉语组块分析的情感识别方法,首先依靠汉语组块分析对汽车... 详细信息

网络产品评论的情感分析对网络用户的日常购买行为有着重要的决策作用,因此,如何利用细粒化的处理方法提高情感分析的准确率,成为了一个热门的研究话题。针对该问题提出一种基于汉语组块分析的情感识别方法,首先依靠汉语组块分析对汽车评论语料进行细粒化的处理并提取情感标签,再结合情感词本体和支持向量机模型对情感标签进行分类,从而实现情感倾向性的判别。实验表明,采用汉语组块分析的情感分类方法相比其他的分类算法平均准确率提高了4%。因此,基于汉语组块分析的情感分类可以降低分类器的输入特征维数,并有效提高分类器的分类性能。

关键词：汉语组块分析情感标签情感词本体情感分类

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人名识别技术在中国招中标领域的应用

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2017年第5期32卷 72-76,83页

作者：张悦潘淑文刘秀磊北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学计算中心北京100192 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

招中标数据中的联系人和评审专家是企业关注的关键信息之一,为建立企业竞争信息服务平台,实现招中标数据的自动处理,采用基于隐马尔可夫模型的人名识别算法,并使用招中标数据进行模型修正的方法提高对联系人和评审专家提取的准确率。修... 详细信息

招中标数据中的联系人和评审专家是企业关注的关键信息之一,为建立企业竞争信息服务平台,实现招中标数据的自动处理,采用基于隐马尔可夫模型的人名识别算法,并使用招中标数据进行模型修正的方法提高对联系人和评审专家提取的准确率。修正后的人名识别模型准确率从80%提高到了89.5%,召回率从88.9%提高到95.1%,达到了实际中可以应用的准确率要求,具有良好的应用价值。

关键词：人名识别隐马尔可夫模型维特比算法招中标数据分析

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EgoSF:基于区块链的食品安全数据监管集成模型

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食品工业 2022年第3期43卷 195-200页

作者：张乐冷基栋吕学强田驰姜阳李果林北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 阳光易购(北京)科技有限公司北京100036

食品供应链中的供给侧种类多、业务杂,监督管理人员难以制定统一模板对上链节点进行安全评估,导致食品安全监管效率差、质量低。Ego SF是一个结合超级账本2.0去中心化和随机森林集成化的基于授权机制的企业级许可食品安全监管集成模型,... 详细信息

食品供应链中的供给侧种类多、业务杂,监督管理人员难以制定统一模板对上链节点进行安全评估,导致食品安全监管效率差、质量低。Ego SF是一个结合超级账本2.0去中心化和随机森林集成化的基于授权机制的企业级许可食品安全监管集成模型,交易确认时间短且具有高鲁棒性。通过在食品溯源产品中应用EgoSF模型,证明EgoSF可以在食品安全监管过程中提升监督管理人员的工作效率和工作质量,为进一步研究区块链技术与机器学习、数据挖掘的结合和探索区块链技术在食品溯源领域的应用奠定良好基础。

关键词：食品安全供应链区块链超级账本机器学习

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基于声纹识别技术的移动通信监听方案

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2015年第1期30卷 59-65页

作者：赵成辉杨大利网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

针对传统通信监听系统依靠特定号码监听和监听范围有限的不足,提出将声纹识别技术应用到移动通信系统的监听中。通过对声纹识别系统在移动通信网络中接入位置选定的分析,在现有警用监听接口的基础上设计了声纹监听系统的方案并分析了方... 详细信息

针对传统通信监听系统依靠特定号码监听和监听范围有限的不足,提出将声纹识别技术应用到移动通信系统的监听中。通过对声纹识别系统在移动通信网络中接入位置选定的分析,在现有警用监听接口的基础上设计了声纹监听系统的方案并分析了方案内各模块的主要功能,最后对设计方案的硬件成本进行了估算。

关键词：声纹识别移动通信声纹监听系统

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