检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2018年第7期45卷 16-21页

作者：赵兴旺梁吉业郭兰杰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

传统的协同过滤推荐算法在实际应用中往往面临着计算可扩展性的问题。为解决此问题,文中在基于物品的协同过滤推荐的框架下,通过融合社交关系信息,提出了一种基于空间变换的协同过滤推荐算法。首先,根据用户社交网络信息,运用社区发现... 详细信息

传统的协同过滤推荐算法在实际应用中往往面临着计算可扩展性的问题。为解决此问题,文中在基于物品的协同过滤推荐的框架下,通过融合社交关系信息,提出了一种基于空间变换的协同过滤推荐算法。首先,根据用户社交网络信息,运用社区发现算法将用户划分为不同的类;其次,基于评分信息,根据用户和物品之间的对应关系找到各个用户类所对应的物品类;最后,通过各个物品对每一物品类的隶属关系,将稀疏的高维评分信息矩阵转换为一个低维稠密的物品隶属度矩阵,进而基于该矩阵进行相似度计算并进行协同过滤推荐。在公开数据集上将所提方法与其他算法进行了对比实验分析,结果表明,所提算法能够在保证推荐准确性的同时明显提升计算效率。

关键词：协同过滤社交网络空间变换可扩展性

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面向高考阅读理解观点类问题的答案抽取方法

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郑州大学学报（理学版） 2018年第1期50卷 54-59页

作者：王素格李书鸣陈鑫穆婉青乔霈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

为了克服高考阅读理解观点类问题中仅仅利用关键词进行答案句抽取的不足,通过对单篇文章建立LDA(latent dirichlet allocation)模型,计算阅读材料中每一句话与问题的主题分布相似度.利用SVM(support vector machine)分类器,对主题分布... 详细信息

为了克服高考阅读理解观点类问题中仅仅利用关键词进行答案句抽取的不足,通过对单篇文章建立LDA(latent dirichlet allocation)模型,计算阅读材料中每一句话与问题的主题分布相似度.利用SVM(support vector machine)分类器,对主题分布相似度高的句子进行分类,用于获取具有观点特征的候选观点句,最后将其与问题观点进行相似度计算并排序,选取排名前α个句子作为题目的答案句.该方法在标注好的高考观点类问题的答案句识别中,总体正确率达到了47.8%,并能将答案句的排序提前.实验结果表明,散文阅读理解题中采用多主题方法比单主题时具有更好的效果.

关键词：问答系统语义相似阅读理解主题观点

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代价敏感的序贯三支决策方法

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计算机科学 2018年第10期45卷 6-10页

作者：邢颖李德玉王素格山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

在现实决策中,代价敏感问题是影响人类决策的重要因素之一,许多研究者致力于降低决策的代价。现阶段,在粗糙集领域中,研究者多基于DTRS模型且仅考虑某一种代价,不够全面。针对以上问题,利用序贯三支决策模型对两种代价的敏感性,通过多... 详细信息

在现实决策中,代价敏感问题是影响人类决策的重要因素之一,许多研究者致力于降低决策的代价。现阶段,在粗糙集领域中,研究者多基于DTRS模型且仅考虑某一种代价,不够全面。针对以上问题,利用序贯三支决策模型对两种代价的敏感性,通过多层次粒结构可以有效降低决策总代价,且能够更好地模拟人类动态渐进的决策过程。在序贯三支决策模型的基础上,构造了多层次粒结构;将各个属性的测试代价与其分类能力相关联,从信息熵的角度为其设置测试代价;与此同时,将属性约简与序贯三支决策相结合,利用基于代价最小准则的属性约简去除冗余属性及不相关属性对代价的影响。在7个UCI数据集上的实验结果显示,在保证较高准确度的同时,决策的总代价平均下降了26%左右,充分验证了该方法的有效性。

关键词：多粒度序贯三支决策代价敏感属性约简0x09多粒度序贯三支决策代价敏感属性约简0x09

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汉语阅读理解中词义判断题的解答研究

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计算机科学 2018年第B06期45卷 72-74,90页

作者：谭红叶武宇飞山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

阅读理解任务是在给定的单篇文本上,要求计算机根据文本的内容对相应的问题作出回答。以北京语文高考阅读理解为背景,对其中的词义判断题进行了分析与研究,提出了一个基于支持度计算的解答框架,并尝试使用语言模型、点互信息与句子相似... 详细信息

阅读理解任务是在给定的单篇文本上,要求计算机根据文本的内容对相应的问题作出回答。以北京语文高考阅读理解为背景,对其中的词义判断题进行了分析与研究,提出了一个基于支持度计算的解答框架,并尝试使用语言模型、点互信息与句子相似度3种方法来计算支持度。通过实验验证,3种方法在真实数据集和自动构造的数据集上均有一定成效。其中,基于点互信息的支持度计算方法在真实数据集上表现最好,获得了75%的选项正确率。

关键词：阅读理解词义判断支持度

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一种面向轨迹信息的时序数据流异常检测算法

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计算机工程 2018年第5期44卷 25-32,46页

作者：高嘉伟刘建敏山西大学计算机信息与技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

针对传统聚类算法多数无法对时序数据流进行聚类的问题,提出一种基于密度和网格的聚类算法。引入动态划分网格的方法,通过当前数据块内数据的特征动态地设置网格划分、网格密度阈值等参数并自适应地生成网格,将其转化为不同类型的图并... 详细信息

针对传统聚类算法多数无法对时序数据流进行聚类的问题,提出一种基于密度和网格的聚类算法。引入动态划分网格的方法,通过当前数据块内数据的特征动态地设置网格划分、网格密度阈值等参数并自适应地生成网格,将其转化为不同类型的图并分别进行聚类。分析某一个体的轨迹,采取按时间段的个体轨迹划分方法检测个体异常轨迹。实验结果表明,该算法可根据用户的需求得到不同时间段内数据的聚类结果,适用于处理轨迹信息等时序数据流的异常检测问题。

关键词：数据流数据块聚类动态划分异常检测

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单层网络目标控制的多属性决策方法

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计算机科学与探索 2018年第5期12卷 753-760页

作者：杜亚星鲁富荣仇智鹏钱宇华山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

目标控制,旨在研究如何选择与控制网络中的部分节点,已有工作主要采用随机选取和局部选取来进行,并没有考虑节点的重要性。针对现有的复杂网络节点重要性的评价指标比较单一的问题,在目标控制中采用了一种基于多属性决策的节点重要性综... 详细信息

目标控制,旨在研究如何选择与控制网络中的部分节点,已有工作主要采用随机选取和局部选取来进行,并没有考虑节点的重要性。针对现有的复杂网络节点重要性的评价指标比较单一的问题,在目标控制中采用了一种基于多属性决策的节点重要性综合评价方法,从不同的角度,利用网络中多个节点重要性指标,分别给出不同的权重对节点进行综合评价并且排序,以此选取重要的节点进行目标控制。在人工生成数据及真实数据集上的实验结果表明,该方法能够选出较少的驱动节点。

关键词：目标控制多属性决策节点重要性

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度相关性对复杂网络目标控制的影响

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计算机科学与探索 2018年第4期12卷 586-594页

作者：仇智鹏鲁富荣杜亚星钱宇华山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

随着信息时代的来临,复杂网络在生活中扮演着越来越重要的角色,例如社交网络、电力网络、交通网络等。对网络的控制引起了广泛的关注,而网络的目标控制是其中一类重要问题。通过模拟退火算法,研究在目标控制前提下度相关性对于目标控制... 详细信息

随着信息时代的来临,复杂网络在生活中扮演着越来越重要的角色,例如社交网络、电力网络、交通网络等。对网络的控制引起了广泛的关注,而网络的目标控制是其中一类重要问题。通过模拟退火算法,研究在目标控制前提下度相关性对于目标控制的影响。实验表明,入度-入度相关性与出度-出度相关性对网络目标可控性的影响几乎一致,随着入度-入度相关性逐渐增加,驱动节点的比例先减少后增加;出度-入度相关性对于网络驱动节点比例的影响较大,随着出度-入度相关性逐渐增加,驱动节点的比例逐渐减少;而入度-出度相关性对于网络驱动节点比例几乎没有影响。

关键词：度相关性目标控制模拟退火

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面向情感聚类的文本相似度计算方法研究

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中文信息学报 2018年第5期32卷 97-104页

作者：李欣李旸王素格山西职工医学院信息中心山西晋中030619 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

在文本情感分析时,使用无监督的聚类方法,可以有效节省人力和数据资源,但同时也面临聚类精度不高的问题。相似性是文本聚类的主要依据,该文从文本相似度计算的角度,针对情感聚类中文本—特征向量的高维和稀疏问题,以及对评论文本潜在情... 详细信息

在文本情感分析时,使用无监督的聚类方法,可以有效节省人力和数据资源,但同时也面临聚类精度不高的问题。相似性是文本聚类的主要依据,该文从文本相似度计算的角度,针对情感聚类中文本—特征向量的高维和稀疏问题,以及对评论文本潜在情感因素的表示问题,提出一种基于子空间的文本语义相似度计算方法(RESS)。实验结果表明,基于RESS的文本相似度计算方法,有效解决了文本向量的高维问题,更好地表达了文本间情感相似性,并获得较好的聚类结果。

关键词：文本情感聚类文本相似度计算文本语义子空间

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基于信任关系和词相关关系的冷启动用户词特征重建

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中文信息学报 2018年第5期32卷 80-88,96页

作者：高亨德王智强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 山西大学大数据挖掘与智能技术协同创新中心山西太原030006

文本是社交媒体用户的重要信息之一,从文本中获取用户的词特征是实现用户主题建模、兴趣挖掘及个性化推荐等任务的基础。然而社交媒体中存在许多用户(冷启动用户)只含有少量甚至缺乏文本信息,为此该文提出一种融合用户信任关系及词相关... 详细信息

文本是社交媒体用户的重要信息之一,从文本中获取用户的词特征是实现用户主题建模、兴趣挖掘及个性化推荐等任务的基础。然而社交媒体中存在许多用户(冷启动用户)只含有少量甚至缺乏文本信息,为此该文提出一种融合用户信任关系及词相关关系的词特征重建方法。该方法通过对用户信任关系矩阵、词相关关系矩阵和用户词特征矩阵进行联合概率矩阵分解来实现对冷启动用户的词特征重建。在新浪微博和Twitter的四组数据集上的实验结果表明,该文所提出的冷启动用户词特征重建算法能够取得较好的词特征重建结果。

关键词：社交媒体词特征概率矩阵分解冷启动

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基于汉语框架语义关系的零形式识别与消解

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山西大学学报(自然科学版) 2018年第4期41卷 700-708页

作者：李茹郭倩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山西省大数据挖掘与智能技术协同创新中心

零形式缺位填充是一种细粒度的语义角色标注任务,传统的语义角色标注只针对句中显式表达的语义论元标记语义角色,未显式表达的则不予标记,但这些缺失的语义论元对于篇章语义理解有很大的帮助。零形式识别与消解研究,有助于发现并找到这... 详细信息

零形式缺位填充是一种细粒度的语义角色标注任务,传统的语义角色标注只针对句中显式表达的语义论元标记语义角色,未显式表达的则不予标记,但这些缺失的语义论元对于篇章语义理解有很大的帮助。零形式识别与消解研究,有助于发现并找到这些缺失的语义论元,从而更深层次地理解篇章语义。文章重点研究了零形式核心框架元素集之间的关系,并将框架关系与框架语义特征相结合,提出了基于框架关系的零形式消解算法,实现了零形式的识别与消解。实验结果表明,核心框架元素集之间的关系可以较好地提升零形式的识别结果,框架关系的应用使得零形式消解的F值提高了3.52%。

关键词：框架关系零形式识别零形式消解

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