检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2016年第7期27卷 1861-1875页

作者：李学俊吴洋刘晓程慧敏朱二周杨耘计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 华东师范大学软件学院上海200062 School of Information Technology Swinburnc University of Technology Melbourne 3122 Australia

科学工作流是一种复杂的数据密集型应用程序.如何在混合云环境中对数据进行有效布局,是科学工作流所面临的重要问题,尤其是混合云的安全性要求给科学云工作流数据布局研究带来了新的挑战.传统数据布局方法大多采用基于负载均衡的划分模... 详细信息

科学工作流是一种复杂的数据密集型应用程序.如何在混合云环境中对数据进行有效布局,是科学工作流所面临的重要问题,尤其是混合云的安全性要求给科学云工作流数据布局研究带来了新的挑战.传统数据布局方法大多采用基于负载均衡的划分模型布局数据集,该方法可以获得很好的负载平衡布局,然而传输时间并非最优.针对传统数据布局方法的不足,并结合混合云中数据布局的特点,首先设计一种基于数据依赖破坏度的矩阵划分模型,生成对数据依赖度破坏最小的划分;然后提出一种面向数据中心的数据布局方法,该方法依据划分模型将依赖度高的数据集尽量放在同一数据中心,从而减少数据集跨数据中心的传输时间.实验结果表明,该方法能够有效地缩短科学工作流运行时跨数据中心的数据传输时间.

关键词：科学工作流云计算混合云数据布局传输时间

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基于协作行为的半自动人员分配策略

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计算机集成制造系统 2016年第2期22卷 448-454页

作者：谢莹赵康康许荣斌程凡钱田芬安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽大学大学计算机教学部安徽合肥230601 安徽大学信息保障技术协同创新中心安徽合肥230601 安徽大学管理学院安徽合肥230601 合肥师范学院计算机学院安徽合肥230601

为了对业务流程进行手工分配以找出合适的工作人员,提出一种新的方法,该方法半自动地进行业务过程人员分配,在很大程度上减少了手工分配的工作量。新方法基于谱机器学习框架,同时考虑活动的前序关系和工作者的协作行为,这两种关系隐含... 详细信息

为了对业务流程进行手工分配以找出合适的工作人员,提出一种新的方法,该方法半自动地进行业务过程人员分配,在很大程度上减少了手工分配的工作量。新方法基于谱机器学习框架,同时考虑活动的前序关系和工作者的协作行为,这两种关系隐含着活动的相关属性,能够取得较好的人员分配效果。新方法可以学习各种类型的活动,基于业务过程事件日志为每一个执行者分配活动。经过新方法训练所得的模型,可以实现新活动的半自动人员分配。实验证明所提新方法在两个制造企业数据集上可以获得非常高的精确度。

关键词：人员分配资源管理商业过程协作行为机器学习

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一种优化路径的聚焦爬虫爬行策略

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小型微型计算机系统 2016年第8期37卷 1721-1724页

作者：徐晨初张燕平刘国涛安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

聚焦爬虫是一种只对特定主题的相关和必要信息进行检索的网络爬虫.因其对抓取的内容只限于搜索主题,在检索过程中无须对整个网络进行遍历,大大降低了搜索过程的复杂性.但是,现今大量算法的改进集中在满足普通用户对快速搜索的要求,较少... 详细信息

聚焦爬虫是一种只对特定主题的相关和必要信息进行检索的网络爬虫.因其对抓取的内容只限于搜索主题,在检索过程中无须对整个网络进行遍历,大大降低了搜索过程的复杂性.但是,现今大量算法的改进集中在满足普通用户对快速搜索的要求,较少考虑对特定主题准确性的需求.为此,提出一种优化爬行路径的聚焦爬虫算法(OPFA).算法通过计算主题和页面、页面和页面间语义相似性,获取页面相似性排序及分类结果,最终形成爬行优先级并优化爬行路线.实验结果表明,OPFA能一直在与搜索意图相似度相对较高的页面中搜索,有效的提高了检索的准确性.

关键词：聚焦爬虫语义相似度路径优化

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一种面向不平衡数据集的直接优化G-TP/PR算法

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小型微型计算机系统 2016年第12期37卷 2690-2694页

作者：程凡杨康周源江进龙安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039

设计直接优化不平衡准则算法是克服SVM在不平衡数据集上表现不佳的一个有效途径.但已有研究多面向F1、AUC等常见标准,对于其他标准如G-TP/PR等由于优化上的困难一直鲜有涉及.对此,提出一个直接优化G-TP/PR的新型算法.算法采用传统SVM框... 详细信息

设计直接优化不平衡准则算法是克服SVM在不平衡数据集上表现不佳的一个有效途径.但已有研究多面向F1、AUC等常见标准,对于其他标准如G-TP/PR等由于优化上的困难一直鲜有涉及.对此,提出一个直接优化G-TP/PR的新型算法.算法采用传统SVM框架,定义了面向G-TP/PR的目标函数,该目标比已有基于F1目标更加紧凑.针对新函数非光滑,难以直接优化,提出使用束方法进行求解,使得算法的迭代次数不依赖于训练样本数,更适合大规模的应用场合.不平衡数据集上实验证明了所提算法的有效性.

关键词：不平衡数据集 SVM G—TP/PR 束方法

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基于邻域的可变粒度粗糙集模型

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小型微型计算机系统 2016年第7期37卷 1513-1517页

作者：徐怡杨宏健纪霞姚晟安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

分析传统粗糙集和邻域多粒度粗糙集的不足之后,在克服乐观多粒度粗糙集模型较为宽松,悲观多粒度粗糙集模型较为严格的缺点的基础上,为使粗糙集理论能从多粒度计算的角度,对名义型和数值型并存的混合型数据进行处理,将邻域多粒度粗糙集... 详细信息

分析传统粗糙集和邻域多粒度粗糙集的不足之后,在克服乐观多粒度粗糙集模型较为宽松,悲观多粒度粗糙集模型较为严格的缺点的基础上,为使粗糙集理论能从多粒度计算的角度,对名义型和数值型并存的混合型数据进行处理,将邻域多粒度粗糙集模型与可变粒度粗糙集模型相结合,提出了基于邻域的可变粒度粗糙集模型,定义了其下上近似,研究了基于邻域的可变粒度粗糙集模型的一些性质,并证明了基于邻域的可变粒度粗糙集模型是乐观邻域多粒度粗糙集模型和悲观邻域多粒度粗糙集模型的泛化,最后通过实例验证了模型的有效性.

关键词：多粒度粗糙集邻域多粒度粗糙集可变粒度粗糙集

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基于奇异值分解的测量矩阵优化

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四川大学学报（工程科学版） 2016年第3期48卷 136-141页

作者：张成欧书琴沈川韦穗韩超夏云安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽省现代成像与显示技术重点实验室安徽合肥230039 安徽轻工业技师学院安徽合肥230601 安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000 安徽省地方税务局安徽合肥230061

针对压缩感知理论中通用的测量矩阵(如随机高斯、伯努利等)不具有最优性能保证的问题,通过引入奇异值分解,提出基于奇异值分解的测量矩阵优化方法。该方法先对压缩感知中一般线性测量模型中的测量矩阵与测量向量进行优化,再利用优化后... 详细信息

针对压缩感知理论中通用的测量矩阵(如随机高斯、伯努利等)不具有最优性能保证的问题,通过引入奇异值分解,提出基于奇异值分解的测量矩阵优化方法。该方法先对压缩感知中一般线性测量模型中的测量矩阵与测量向量进行优化,再利用优化后的测量矩阵与测量向量重建原稀疏信号。经典的随机高斯测量矩阵和伯努利测量矩阵的数值实验结果表明,本文提出的方法可以显著地提高重建成功恢复概率以及对高斯噪声的鲁棒性。该方法适用于一般线性测量系统,成功地实现了测量矩阵和重建矩阵的分离,可在不改变前端测量模型的前提下使重建矩阵接近最优配置。

关键词：压缩感知稀疏性测量矩阵重建矩阵奇异值分解

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加权网络的结构洞挖掘算法

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计算机工程与应用 2016年第9期52卷 135-139,183页

作者：赵姝刘倩倩陈洁张燕平安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

作为网络结构分析的重要概念,结构洞占据者在获取网络有效信息方面起着关键的作用。目前,研究者们主要针对无权网络研究挖掘其结构洞的方法,然而,实际网络中,边权对网络性能的影响起着重要作用。以加权网络为研究对象,以约束度为衡量指... 详细信息

作为网络结构分析的重要概念,结构洞占据者在获取网络有效信息方面起着关键的作用。目前,研究者们主要针对无权网络研究挖掘其结构洞的方法,然而,实际网络中,边权对网络性能的影响起着重要作用。以加权网络为研究对象,以约束度为衡量指标,提出一种加权的结构洞挖掘算法——W_HIS算法(Weighted HIS Algorithm)。将提出的W_HIS算法应用到公用数据和实例数据,与已有的算法进行对比,验证了算法的有效性。实验结果表明,提出的算法对挖掘结构洞占据者效果相对较好。

关键词：结构洞加权网络约束度

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基于类序列规则的中文微博情感分类

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计算机工程 2016年第2期42卷 184-189,194页

作者：郑诚沈磊代宁安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能和信号处理教育部重点实验室合肥230601

研究中文微博文本的情感分类问题,介绍一种基于类序列规则的微博情感分类方法。通过情感词典和机器学习的方法获得微博文本中每个句子的2个潜在的情感标签,将每条微博文本看作是一个数据序列,从数据集中挖掘出类序列规则,从挖掘出的规... 详细信息

研究中文微博文本的情感分类问题,介绍一种基于类序列规则的微博情感分类方法。通过情感词典和机器学习的方法获得微博文本中每个句子的2个潜在的情感标签,将每条微博文本看作是一个数据序列,从数据集中挖掘出类序列规则,从挖掘出的规则中提取出的有效特征并结合文本其他特征来训练分类器。在COAE会议提供的微博数据集上的实验结果表明该方法的有效性。

关键词：情感分类微博文本类序列规则情感词典机器学习文本特征

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融合BTM主题特征的短文本分类方法

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计算机工程与应用 2016年第13期52卷 95-100页

作者：郑诚吴文岫代宁安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能和信号处理教育部重点实验室合肥230601

针对短文本特征较少而导致使用传统文本分类算法进行分类效果并不理想的问题,提出了一种融合BTM主题特征和改进了特征权重计算的综合特征提取方法来进行短文本分类。方法中,在TF-IWF的基础上降低词频权重并引入词分布熵,衍生出新的算法... 详细信息

针对短文本特征较少而导致使用传统文本分类算法进行分类效果并不理想的问题,提出了一种融合BTM主题特征和改进了特征权重计算的综合特征提取方法来进行短文本分类。方法中,在TF-IWF的基础上降低词频权重并引入词分布熵,衍生出新的算法计算权重。结合BTM主题模型中各主题下的主题词对词数较少的文档进行补充,并选择每篇文档在各个主题下的概率分布作为另一部分文档特征。通过KNN算法进行多组分类实验,结果证明该方法与传统的TF-IWF等方法计算特征进行比较,F1的结果提高了10%左右,验证了方法的有效性。

关键词：短文本权重计算 TF-IWF方法主题模型

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结合全局与双重局部信息的社交推荐

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计算机科学 2016年第2期43卷 57-59,94页

作者：钱付兰李启龙安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能和信号处理教育部重点实验室合肥230601

随着Web2.0的飞速发展,社交推荐逐渐成为推荐领域近几年的研究热点。如何更有效地利用用户的社交关系是社交推荐的关键,目前的社交推荐算法主要引入的是用户之间的直接联系(明确关系)。将社交关系进一步细分为明确关系和隐含关系,并结... 详细信息

随着Web2.0的飞速发展,社交推荐逐渐成为推荐领域近几年的研究热点。如何更有效地利用用户的社交关系是社交推荐的关键,目前的社交推荐算法主要引入的是用户之间的直接联系(明确关系)。将社交关系进一步细分为明确关系和隐含关系,并结合历史评分得到的用户声誉信息刻画了由用户全局信息(声誉)与局部信息(明确关系和隐含关系)所构成的推荐系统框架。与现有的社交推荐算法相比,所提出的算法更全面地分析了用户的社交关系,且具有良好的可解释性。在Douban数据集和Epinions数据集上进行了实验,并将本算法与主流的推荐算法进行了比较,结果表明本算法具有更好的推荐精度。

关键词：社交推荐矩阵分解声誉隐含关系

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