检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2010年第1期47卷 81-87页

作者：许震沙朝锋王晓玲周傲英复旦大学计算机科学技术学院上海200433 华东师范大学海量计算研究所上海200062 上海市智能信息处理重点实验室上海200433

在实际应用中,由于各种原因时常无法直接获得已标识反例,导致传统分类方法暂时失灵,因此,基于正例和未标识集的半监督学习顿时成了理论界研究的热点.研究者们提出了不同的解决方法,然而,这些方法都不能有效处理非平衡的分类问题,尤其当... 详细信息

在实际应用中,由于各种原因时常无法直接获得已标识反例,导致传统分类方法暂时失灵,因此,基于正例和未标识集的半监督学习顿时成了理论界研究的热点.研究者们提出了不同的解决方法,然而,这些方法都不能有效处理非平衡的分类问题,尤其当隐匿反例非常少或训练集中的实例分布不均匀时.因此,提出了一种基于KL距离的半监督分类算法——LiKL:依次挖掘出未标识集中的最可靠正例和反例,接着使用训练好的增强型分类器来分类.与其他方法相比,不仅提高了分类的查准率和查全率,而且具有鲁棒性.

关键词：半监督学习非平衡 KL距离朴素贝叶斯 logistic回归

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基于对比学习的疾病诊断预测算法

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计算机科学 2023年第7期50卷 46-52页

作者：王明霞熊贇复旦大学计算机科学技术学院上海200433 上海市数据科学重点实验室上海200433

疾病诊断预测旨在利用电子健康数据建模疾病进展模式,预测患者未来的健康状况,其在辅助临床决策、医疗保健服务等领域得到广泛应用。为了进一步发掘就诊记录中有价值的信息,提出了一种基于对比学习的疾病诊断预测算法。对比学习通过衡... 详细信息

疾病诊断预测旨在利用电子健康数据建模疾病进展模式,预测患者未来的健康状况,其在辅助临床决策、医疗保健服务等领域得到广泛应用。为了进一步发掘就诊记录中有价值的信息,提出了一种基于对比学习的疾病诊断预测算法。对比学习通过衡量样本间相似度为模型提供自监督训练信号,提升模型的信息捕捉能力。所提算法通过对比训练挖掘相似患者之间的共性知识,增强模型学习患者表征的能力;为了捕获更加全面的共性信息,还进一步挖掘了目标患者相似群体的信息作为辅助信息刻画患者健康状态。在公开数据集上的实验结果表明,相比Retain, Dipole, LSAN和GRASP算法,所提算法在再入院预测任务的AUROC和AUPRC指标上分别提升2.9%和8.1%以上,在诊断预测任务的Recall@10和MAP@10指标上分别提升2.1%和1.8%以上。

关键词：诊断预测深度学习对比学习聚类相似患者

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基于载客数据的出租车热门区域功能发现

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计算机工程 2017年第5期34卷 16-22页

作者：孙冠东张兵刘禹岍熊贇复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室上海201203

根据出租车行驶载客数据中提取的乘客出行模式和上下客热门区域,提出一种出租车热门区域功能发现方法。采用基于交通数据时空特性的出租车行驶数据聚类算法,实现热门区域划分。建立基于潜在Dirichlet分配的热门区域乘客出行特征发现模型... 详细信息

根据出租车行驶载客数据中提取的乘客出行模式和上下客热门区域,提出一种出租车热门区域功能发现方法。采用基于交通数据时空特性的出租车行驶数据聚类算法,实现热门区域划分。建立基于潜在Dirichlet分配的热门区域乘客出行特征发现模型,对具有相似乘客出行模式的出租车热门区域进行聚类。通过总结各热门区域的具体功能,发现在不同客流时间段内的区域功能与乘客出行模式间的关系。实验结果表明,该方法能够有效发现热门区域的功能特点。

关键词：时空特性区域功能热门区域发现主题模型乘客出行模式

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基于索引的内存相似性连接算法

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计算机工程 2016年第1期42卷 18-24,30页

作者：董明秀王鹏汪洋李秋虹汪卫复旦大学计算机科学技术学院上海201203 复旦大学上海市数据科学重点实验室上海201203

在传统的相似性连接算法中,精确计算和分区阶段互相独立,精确计算时需要对每个分区中的所有数据进行两两比较,计算量较大。针对该问题,设计一种新的内存索引——距离树,并在其基础上提出两结构内存相似性连接算法。根据数据的潜在分布... 详细信息

在传统的相似性连接算法中,精确计算和分区阶段互相独立,精确计算时需要对每个分区中的所有数据进行两两比较,计算量较大。针对该问题,设计一种新的内存索引——距离树,并在其基础上提出两结构内存相似性连接算法。根据数据的潜在分布将其分发到不同的分区中,保证具有一定相似度的数据对分配在同个或相邻的分区内,同时通过树节点之间的位置信息保存分区阶段的计算结果,使精确计算阶段仅需对每个分区中相邻的叶节点数据进行比较计算。实验结果表明,与TOUCH算法相比,基于距离树的算法可使运行速度提高2倍~3倍,并具有更好的可扩展性。

关键词：相似性连接磁盘查询内存索引分区

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深度学习方法在兴趣点推荐中的应用研究综述

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计算机工程 2022年第1期48卷 12-23,42页

作者：汤佳欣陈阳周孟莹王新复旦大学计算机科学技术学院上海201203 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海201203

在基于位置的社交网络(LBSN)中,用户可以在兴趣点(POI)进行签到以记录行程,也可以与其他用户分享自身的感受并形成社交好友关系。POI推荐是LBSN提供的一项重要服务,其可以帮助用户快速发现感兴趣的POI,也有利于POI提供商更全面地了解用... 详细信息

在基于位置的社交网络(LBSN)中,用户可以在兴趣点(POI)进行签到以记录行程,也可以与其他用户分享自身的感受并形成社交好友关系。POI推荐是LBSN提供的一项重要服务,其可以帮助用户快速发现感兴趣的POI,也有利于POI提供商更全面地了解用户偏好,并有针对性地提高服务质量。POI推荐主要基于对用户历史签到数据以及用户生成内容、社交关系等信息的分析来实现。系统归纳POI推荐中所面临的时空序列特征提取、内容社交特征提取、多特征整合、数据稀疏性问题处理这4个方面的挑战,分析在POI推荐中使用深度学习方法解决上述问题时存在的优势以及不足。在此基础上,展望未来通过深度学习提高POI推荐效果的研究方向,即通过增量学习加速推荐模型更新、使用迁移学习缓解冷启动问题以及利用强化学习建模用户动态偏好,从而为实现效率更高、用户体验质量更好的推荐系统提供新的思路。

关键词：兴趣点推荐深度学习特征提取特征整合数据稀疏性

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融合频繁项集和潜在语义分析的股评论坛主题发现方法

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同济大学学报（自然科学版） 2019年第4期47卷 583-592页

作者：张涛翁康年顾小敏张玥杰上海财经大学信息管理与工程学院上海200433 上海市金融信息技术研究重点实验室(上海财经大学) 上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海200433

针对股评论坛主题发现,提出基于频繁项集与潜在语义相结合的短文本聚类(STC_FL)框架.在基于知网的知识获取后得到概念向量空间,挖掘并筛选出重要频繁项集,然后采用统计和潜在语义相结合的方法进行重要频繁项集的自适应聚类.最后,提出TSC... 详细信息

针对股评论坛主题发现,提出基于频繁项集与潜在语义相结合的短文本聚类(STC_FL)框架.在基于知网的知识获取后得到概念向量空间,挖掘并筛选出重要频繁项集,然后采用统计和潜在语义相结合的方法进行重要频繁项集的自适应聚类.最后,提出TSC-SN(text soft classifying based on similarity threshold and non-overlapping)算法,通过参数调优策略选择和控制文本软聚类过程.股吧论坛数据实证分析发现:所提出的STC_FL框架和TSC-SN算法可充分挖掘文本潜在语义信息,并有效降低特征空间维度,最终实现对短文本的深层次信息挖掘和主题归类.

关键词：主题发现股吧论坛频繁项集潜在语义分析文本软聚类

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面向自动驾驶的高效可追踪的车联网匿名通信方案

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计算机研究与发展 2022年第4期59卷 894-906页

作者：侯慧莹廉欢欢赵运磊复旦大学计算机科学技术学院上海200433 综合业务网络国家重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071

自动驾驶汽车是人工智能与车联网相结合的产物.近年来,因自动驾驶汽车能极大地解放双手、提高交通效率和安全使其得到了工业界和学术界的广泛关注.然而,指令消息及车辆身份的隐私泄露问题严重阻碍了自动驾驶汽车的应用落地.解决该问题... 详细信息

自动驾驶汽车是人工智能与车联网相结合的产物.近年来,因自动驾驶汽车能极大地解放双手、提高交通效率和安全使其得到了工业界和学术界的广泛关注.然而,指令消息及车辆身份的隐私泄露问题严重阻碍了自动驾驶汽车的应用落地.解决该问题的最直接的方法是扩展使用车联网中基于假名的通信方案.但是,大多数此类方案不仅对车辆造成了较大的存储负担,也无法完全保护车辆身份隐私不被泄露.为此,提出了一个面向自动驾驶的高效可追踪的车联网匿名通信方案.在该方案中,车辆由一个多辆车共享的属性集合表示.由于属性集与车辆之间的一对多的关系,车辆的匿名性能自然地得到实现.该方案还能实现指令消息的保密性以及对恶意车辆的追踪.该方案在属性基加密方案中融合了认证加密,设计出了一种签密方案.该签密方案作为底层技术用来支持提出的匿名通信方案.该签密方案相较于现存的属性基签密方案是高效的,更适用于自动驾驶场景.最后,通过形式化的安全性分析和性能评估证明该通信方案是安全且高效的.

关键词：自动驾驶汽车匿名通信数据隐私保护可追溯性车联网

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一种基于文档模式的GML压缩方法

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计算机研究与发展 2011年第9期48卷 1704-1713页

作者：魏勍颋关佶红周水庚同济大学电子与信息工程学院上海201804 南昌大学软件学院南昌330046 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

GML已成为地理空间数据编码的事实标准.GML文档一般体积庞大,存储和传输时占用巨额资源.提出了一种基于文档模式的有效GML压缩方法,通过用文档推导出的模式验证文档本身,对树自动机的状态转换路径进行比特编码,对坐标数据增量编码,实现... 详细信息

GML已成为地理空间数据编码的事实标准.GML文档一般体积庞大,存储和传输时占用巨额资源.提出了一种基于文档模式的有效GML压缩方法,通过用文档推导出的模式验证文档本身,对树自动机的状态转换路径进行比特编码,对坐标数据增量编码,实现GML文档压缩.对真实GML文档的压缩实验表明,所提出方法的压缩率优于通用文本压缩器(gzip和PPMD)、主要高性能XML压缩器(XMill,XMLPPM和XWRT)以及现有GML压缩器GPress.

关键词： XML压缩 GML压缩模式增量编码树自动机

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实用的云环境下可验证的身份基匿名保序加密

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计算机应用与软件 2022年第7期39卷 287-294页

作者：黄霖赵运磊复旦大学软件学院上海210203 复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室上海210203

保序加密可以使用户在密文上直接比较明文的大小,但是目前已有的保序加密方案都不可以验证密文的完整性和正确性。云服务器可能会传送给用户不完整或不可信的密文,但有时数据拥有方不希望公布自己的身份。因此构建云环境下可验证的身份... 详细信息

保序加密可以使用户在密文上直接比较明文的大小,但是目前已有的保序加密方案都不可以验证密文的完整性和正确性。云服务器可能会传送给用户不完整或不可信的密文,但有时数据拥有方不希望公布自己的身份。因此构建云环境下可验证的身份基匿名保序加密。算法提供身份授权,即所有用户可以进行范围查询,而只有特权用户才可以进行获取数据拥有者身份、验证和解密操作;身份基的方式便于可特权访问多个数据库的用户的私钥管理。使用该算法加密数据后,对数据进行的范围查询效率较高,对32 bit和64 bit数据的比较操作仅需要0.28μs和0.42μs。

关键词：保序加密揭序加密范围查询身份验证身份匿藏云计算

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基于特征迭代的短文本去重算法

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计算机工程 2015年第12期41卷 54-57,63页

作者：曹海孙婧史喜斌复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室上海201203

由于短文本具有词频单一、结构简单等特点,基于传统特征选取方法的文本去重算法不适合短文本。为此,提出一种适合短文本特点的去重算法,利用SimHash算法产生短文本的指纹,使用共享最近邻算法对指纹进行聚类,根据聚类结果增删初始特征,... 详细信息

由于短文本具有词频单一、结构简单等特点,基于传统特征选取方法的文本去重算法不适合短文本。为此,提出一种适合短文本特点的去重算法,利用SimHash算法产生短文本的指纹,使用共享最近邻算法对指纹进行聚类,根据聚类结果增删初始特征,迭代直至收敛,从而实现短文本的去重检测。在真实数据集上的实验结果表明,与现有的文本去重算法相比,该算法对于短文本具有更好的去重效果。

关键词： SimHash算法共享最近邻迭代特征选择短文本去重

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