检索结果-内蒙古大学图书馆

山西大学学报(自然科学版) 2021年第6期 1099-1105页

作者：王锋侯艳伟魏巍崔军彪山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

基于图的标签传播算法是半监督学习中的研究热点之一,其性能很大程度依赖于图的质量。为了应对这一问题,文章提出了基于聚类的标签集成传播算法。该算法对样本集进行多次聚类,在每次聚类产生的簇中,利用互补熵度量簇内样本标签的混乱程... 详细信息

基于图的标签传播算法是半监督学习中的研究热点之一,其性能很大程度依赖于图的质量。为了应对这一问题,文章提出了基于聚类的标签集成传播算法。该算法对样本集进行多次聚类,在每次聚类产生的簇中,利用互补熵度量簇内样本标签的混乱程度,并在混乱程度较小的簇中进行标签传播,当一个未标记样本获得某个标签的次数与聚类次数的比值大于50%时,将该样本标记为这一标签,迭代运行聚类与标签传播,直至所有未标记样本都获得标签。该算法可以在一定程度上缓解基于图的标签传播算法的构图困难引起的问题。在5个UCI数据集上的实验结果表明,与4种经典的基于图的标签传播算法相比,文章提出的算法在分类准确率上提升了1%～9%。

关键词：半监督学习标签集成聚类互补熵标签传播

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基于后悔理论和可调多粒度复模糊概率粗糙集的三支群决策

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山西大学学报(自然科学版) 2025年第3期 492-504页

作者：张嘉辉张超李德玉庞继芳山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)

本文针对传统的三支决策方法面临的三个关键挑战进行了深入研究。首先，传统方法需要明确定义主观阈值，这限制了其在不同场景下的适用性。其次，传统方法在信息融合方面缺乏强解释性，难以提供清晰的决策依据。因此，本文利用复模糊集... 详细信息

本文针对传统的三支决策方法面临的三个关键挑战进行了深入研究。首先，传统方法需要明确定义主观阈值，这限制了其在不同场景下的适用性。其次，传统方法在信息融合方面缺乏强解释性，难以提供清晰的决策依据。因此，本文利用复模糊集构建可调多粒度复模糊信息系统，并结合基于决策的三支决策方法客观获取分类阈值，构造了可调多粒度复模糊概率粗糙集。最后，决策者常常受制于有限理性，这在实际决策中不可避免。基于此，本文在行为决策理论下，将决策者在决策过程中心理因素对结果的影响展现出来。综上所述，本文提出了一种基于复模糊集和后悔理论的多粒度三支决策模型，旨在解决复杂多属性群决策问题。进一步地，本文利用共享单车租赁数据集进行了详细的实验分析，验证了该模型在求解复模糊环境下蕴含决策风险和有限理性的决策问题时的可行性和有效性。同时，在容错能力和专家经验所发挥的效能上，都获得了较大提升。

关键词：决策智能行为决策多粒度智能交通系统

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基于数据增强的高考阅读理解自动答题研究

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中文信息学报 2021年第9期35卷 132-140页

作者：张虎张颖杨陟卓钱揖丽李茹山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

机器阅读理解是自然语言处理领域中的一项重要研究任务,高考阅读理解自动答题是近年来阅读理解任务中的又一挑战。目前高考语文阅读理解任务中真题和模拟题的数量相对较少,基于深度学习的方法受到实验数据规模较小的限制,所得的实验结... 详细信息

机器阅读理解是自然语言处理领域中的一项重要研究任务,高考阅读理解自动答题是近年来阅读理解任务中的又一挑战。目前高考语文阅读理解任务中真题和模拟题的数量相对较少,基于深度学习的方法受到实验数据规模较小的限制,所得的实验结果相比传统方法无明显优势。基于此,该文探索了面向高考语文阅读理解的数据增强方法,结合传统的EDA数据增强思路提出了适应于高考阅读理解的EDA策略,针对阅读材料普遍较长的特征提出了基于滑动窗口的材料动态裁剪方式,围绕材料中不同句子的重要性差异明显的问题,提出了基于相似度计算的材料句质量评价方法。实验结果表明,三种方法均能提升高考题阅读理解自动答题的效果,答题准确率最高可提升5个百分点以上。

关键词：阅读理解高考题数据增强深度学习

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基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法

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中文信息学报 2021年第1期35卷 81-87,95页

作者：赵琳玲王素格陈鑫王典张兆滨山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

比喻是一种利用事物之间的相似点建立关系的修辞方式。明喻是比喻中最常见的形式,具有明显的喻词,例如"像",用于关联本体和喻体。近年来高考语文散文类鉴赏题中多有考查明喻句的试题,为了解答此类鉴赏题,需要识别比喻句中的... 详细信息

比喻是一种利用事物之间的相似点建立关系的修辞方式。明喻是比喻中最常见的形式,具有明显的喻词,例如"像",用于关联本体和喻体。近年来高考语文散文类鉴赏题中多有考查明喻句的试题,为了解答此类鉴赏题,需要识别比喻句中的本体和喻体要素。该文提出了基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法。首先将句子中词向量化表示与词性特征向量化表示进行融合,将融合后的向量输入到BiLSTM中进行训练,然后利用CRF解码出全局最优标注序列;最后得到明喻识别和要素抽取的结果。公开数据集上的实验结果表明,该方法优于已有的单任务方法;同时也将该文方法应用于北京高考语文鉴赏题中比喻句的识别与要素抽取,验证了方法的可行性。

关键词：比喻本体喻体 BiLSTM CRF

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基于样本旋转的生成困难样本的深度度量学习方法

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第5期47卷 973-981页

作者：张鸽闫京魏巍梁吉业山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

现有深度度量学习方法通过构造困难样本生成方法指导模型高效训练，基于代数计算的困难样本生成方法具有简单、高效的优势。然而这类方法缺乏对数据整体分布的考虑，导致生成的样本随机性较强、模型收敛缓慢。针对该问题，将三元组中的... 详细信息

现有深度度量学习方法通过构造困难样本生成方法指导模型高效训练，基于代数计算的困难样本生成方法具有简单、高效的优势。然而这类方法缺乏对数据整体分布的考虑，导致生成的样本随机性较强、模型收敛缓慢。针对该问题，将三元组中的正样本以其所属的类中心为轴，旋转至锚点与该类中心连线的反向延长线上，提出一种基于样本旋转的困难样本生成方法，给出了一种新的损失函数，构建了一种基于样本旋转的生成困难样本的深度度量学习模型（RHS-DML），有效提升了模型的训练效率。在Cars196,CUB200-2011以及Stanford Online Products数据集上进行了图像检索的实验，与代数计算方法中对称生成样本方法进行了比较，结果表明，本文提出算法的检索性能相较于对称样本生成方法，在三个数据集上分别高出2.4%,0.7%,1.4%。

关键词：深度度量学习困难样本生成多类N元组损失代数计算

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一种基于节点稳定性的社区发现算法

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南京大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 101-109页

作者：郑文萍刘美麟穆俊芳杨贵山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学太原030006 山西大学智能信息处理研究所太原030006

许多成功的社区发现算法已经被广泛应用于复杂网络社区发现任务中.随着数据复杂性的增加,网络中节点间的关系也呈现多样化的特点,因此提出一种基于信息熵的节点稳定性度量方法,衡量网络中节点在社区划分中的稳定性;并在此基础上提出一... 详细信息

许多成功的社区发现算法已经被广泛应用于复杂网络社区发现任务中.随着数据复杂性的增加,网络中节点间的关系也呈现多样化的特点,因此提出一种基于信息熵的节点稳定性度量方法,衡量网络中节点在社区划分中的稳定性;并在此基础上提出一种基于节点稳定性的社区发现算法(Node Stability⁃based Algorithm,NSA).首先得到网络的t种社区划分,计算各节点的标签熵,选择熵小于一定阈值的节点作为网络的稳定节点集S;然后,利用所得到的稳定节点集S从原网络中抽取一个包含S的连通子图Gs,使Gs中节点的不稳定性尽可能低;在连通子图Gs上进行社区发现,得到初始聚类结果,再计算其他未聚类节点与初始类簇的距离,确定其社区归属,得到最终聚类结果.在四个带标签真实网络数据集和八个不带标签的真实网络数据集上,与LPA,Infomap,Walktrap,BGLL,LPA⁃S等经典算法的比较实验表明,所提出的NSA算法能够较好地进行社区发现,在NMI和模块度等方面表现良好.

关键词：复杂网络社区结构标签熵节点稳定性标签传播

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融合协同过滤的自组织神经网络多样化产品推荐

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第5期47卷 954-963页

作者：张秉楠李德玉山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

针对个性化推荐算法推荐结果容易存在冗余的问题，提出了一种融合协同过滤的自组织神经网络的多样化产品推荐方法。首先通过用户对产品的评分构建用户-产品、用户产品类别评分表，进而采用协同过滤算法得到基于评分相似用户的产品推荐... 详细信息

针对个性化推荐算法推荐结果容易存在冗余的问题，提出了一种融合协同过滤的自组织神经网络的多样化产品推荐方法。首先通过用户对产品的评分构建用户-产品、用户产品类别评分表，进而采用协同过滤算法得到基于评分相似用户的产品推荐列表；其次，将用户向量输入到自组织神经网络中聚类相似用户，利用相似用户查找目标用户可能感兴趣的产品类别，形成多样化推荐列表；最后，融合两个推荐列表形成满足多样化和准确性的产品推荐结果。通过亚马逊数据集上的实验，验证了所提方法在多样化推荐指标类别覆盖率（Category Coverage,CC）和项目层面的多样性（Item-Level Diversity,ILD）能够取得较好的结果，能有效地进行多样化推荐。

关键词：协同过滤推荐系统自组织映射神经网络多样化

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基于动态概率抽样的标签噪声过滤方法

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计算机应用 2021年第12期41卷 3485-3491页

作者：张增辉姜高霞王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

在机器学习问题中,数据质量对系统预测的准确性产生了深远的影响。由于信息获取的难度大,人类的认知主观且有限,导致了专家无法准确标记所有样本。而近年来出现的一些概率抽样方法无法避免样本人为划分不合理且主观性较强的问题。针对... 详细信息

在机器学习问题中,数据质量对系统预测的准确性产生了深远的影响。由于信息获取的难度大,人类的认知主观且有限,导致了专家无法准确标记所有样本。而近年来出现的一些概率抽样方法无法避免样本人为划分不合理且主观性较强的问题。针对这一问题,提出一种基于动态概率抽样(DPS)的标签噪声过滤方法,充分考虑各个数据集样本间的差异性,通过统计各个区间内置信度分布频率,分析各个区间内置信度分布信息熵的走势,确定合理阈值。在UCI经典数据集中选取了14个数据集,将所提方法与随机森林(RF)、HARF、MVF、局部概率抽样(LPS)等方法进行了对比实验。实验结果表明,所提出的方法在标签噪声识别和分类泛化上均展示出了较高的能力。

关键词：标签噪声动态概率抽样噪声过滤标签置信度置信度

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一种利用SPXY采样的标签噪声主动清洗方法

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小型微型计算机系统 2021年第9期42卷 1865-1870页

作者：门昌骞孟晓超姜高霞王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

基于主动学习的标签噪声清洗方法(Active label noise cleaning,ALNC)是一种通过主动学习筛选疑似噪声样本,进而交给人工专家进行再标记的标签噪声清洗方法.虽然该方法既有很好的噪声识别效果又能保持原有数据的完整性,但仍存在人工额... 详细信息

基于主动学习的标签噪声清洗方法(Active label noise cleaning,ALNC)是一种通过主动学习筛选疑似噪声样本,进而交给人工专家进行再标记的标签噪声清洗方法.虽然该方法既有很好的噪声识别效果又能保持原有数据的完整性,但仍存在人工额外标记代价较高的问题,即筛选出的疑似噪声样本中存在一定比例的正常样本.为了解决这一问题,降低标签噪声清洗过程中的人工额外检验代价,本文提出了一种基于SPXY(Sample Set Partitioning based on Joint X-Y Distance Sampling)采样的标签噪声主动清洗方法(Active label noise cleaning based on SPXY,SPXYALNC),该方法在主动学习筛选疑似噪声样本的过程中结合了SPXY采样方法,这样既考虑了样本的不确定性,又考虑了样本的代表性,并且在原有标准数据集上针对分类问题进行了实验,实验结果表明该方法在保持原有噪声识别效果的同时可以明显降低人工额外检验代价.

关键词：标签噪声噪声清洗主动学习 SPXY采样

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面向动态数据块的非平衡数据流分类算法

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计算机工程与应用 2021年第13期57卷 124-129页

作者：王俊红郭亚慧山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

动态非平衡数据分类是在线学习和类不平衡学习领域重要的研究问题,用于处理类分布非常倾斜的数据流。这类问题在实际场景中普遍存在,如实时控制监控系统的故障诊断和计算机网络中的入侵检测等。由于动态数据流中存在概念漂移现象和不平... 详细信息

动态非平衡数据分类是在线学习和类不平衡学习领域重要的研究问题,用于处理类分布非常倾斜的数据流。这类问题在实际场景中普遍存在,如实时控制监控系统的故障诊断和计算机网络中的入侵检测等。由于动态数据流中存在概念漂移现象和不平衡问题,因此数据流分类算法既要处理概念漂移,又要解决类不平衡问题。针对以上问题,提出了在检测概念漂移的同时对非平衡数据进行处理的一种方法。该方法采用Kappa系数检测概念漂移,进而检测平衡率,利用非平衡数据分类方法更新分类器。实验结果表明,在不同的评价指标上,该算法对非平衡数据流具有较好的分类性能。

关键词：数据流非平衡数据概念漂移 Kappa系数分类算法

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