检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2019年第8期40卷 1633-1639页

作者：张烨付晓东刘骊刘利军冯勇昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学航空学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对现有信誉度量模型存在的粒度过粗、维度考虑不全的问题,本文提出一种基于半监督学习的在线服务信誉度量方法.首先将在线服务信誉度量建模成对服务的分类问题,通过人工标注服务训练集并训练对服务的决策树分类器.然后基于Tri-trainin... 详细信息

针对现有信誉度量模型存在的粒度过粗、维度考虑不全的问题,本文提出一种基于半监督学习的在线服务信誉度量方法.首先将在线服务信誉度量建模成对服务的分类问题,通过人工标注服务训练集并训练对服务的决策树分类器.然后基于Tri-training算法利用所得到的分类器对未标注服务集中的服务进行分类,并将分类后的服务和标签一起加入到训练集,重新训练分类器模型并用所训练分类器对服务进行分类.同时,为对抗模型过拟合提升模型的泛化能力,对模型进行改进,提出剪枝处理和增加分类器个数并抽样决策属性构造半监督随机森林两种方法,并用所得分类器对服务进行分类实现信誉度量.通过实验验证了本文所提出方法的有效性与高效性.

关键词：在线服务决策树信誉度量半监督学习

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利用Plackett-Luce模型的在线服务评价方法

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小型微型计算机系统 2019年第8期40卷 1606-1611页

作者：张继康付晓东岳昆刘骊刘利军昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学航空学院昆明650500 云南大学信息学院昆明650091

每一位用户在选择服务过程都中具有自己独特的标准,这就导致不同用户对同一服务的评价不具备可比较性.通过不具备可比较性的服务评价进行简单计算得到的评价结果会影响用户选择.为此,本文提出一种利用Plackett-Luce模型的在线服务评价方... 详细信息

每一位用户在选择服务过程都中具有自己独特的标准,这就导致不同用户对同一服务的评价不具备可比较性.通过不具备可比较性的服务评价进行简单计算得到的评价结果会影响用户选择.为此,本文提出一种利用Plackett-Luce模型的在线服务评价方法.首先根据用户服务评分计算获取在线服务的偏好关系,并根据偏好关系得到占优次数;其次将服务占优次数转化为服务排序权重,并建立Plackett-Luce模型的迭代函数,对排序权重值进行迭代计算;最后把排序权重值转化的概率作为服务评价结果.通过基于公开数据集的实验验证了本文所提出方法的合理性和有效性.

关键词：评价标准在线服务不可比较 Plackett-Luce 评价结果

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基于SHN模型的商品图像检索方法

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计算机工程与科学 2019年第11期41卷 1991-1999页

作者：贺周雨冯旭鹏刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学信息化建设管理中心云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

近年来电子商务行业快速发展,如何通过图像信息在庞大的商品库中快速、准确地找到所需要的商品具有重要的应用价值。针对商品图像数据规模大、类间数据量差异大、被拍摄商品的尺度相差较大以及压缩图像会损失掉细节信息的特点,提出了一... 详细信息

近年来电子商务行业快速发展,如何通过图像信息在庞大的商品库中快速、准确地找到所需要的商品具有重要的应用价值。针对商品图像数据规模大、类间数据量差异大、被拍摄商品的尺度相差较大以及压缩图像会损失掉细节信息的特点,提出了一个融合金字塔池化策略与哈希学习的空间金字塔池化哈希网络SHN模型,作为本文商品图像检索方法的特征提取部分。为了提高模型对图像形变的鲁棒性,采用金字塔池化策略实现多尺度特征融合;为了使学习到的哈希码具有更好的独立性,使用量化误差损失及附加权值对哈希编码进行约束。本文方法保留了原始图像信息,解决了图像尺度变化所带来的负面影响,通过哈希编码能够实现快速的商品图像检索,商品图像检索实验中的mAP值达到91.9863%,完成一次检索所用时间为0.034856 s,检索性能优于当前主流方法。

关键词：商品图像检索深度卷积神经网络多尺度池化哈希学习

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基于模糊聚类和孤立森林的用电数据异常检测

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陕西理工大学学报（自然科学版） 2020年第4期36卷 38-43页

作者：赵嫚李英娜李川杨莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650200

针对智能配用电背景下用电数据量大、维度高,实际数据集中异常点样本较少且获取成本较高等问题,提出了一种基于模糊聚类和孤立森林的异常检测方法。首先对历史用电数据进行预处理,利用模糊聚类算法将具有相同用电行为的电力用户进行分类... 详细信息

针对智能配用电背景下用电数据量大、维度高,实际数据集中异常点样本较少且获取成本较高等问题,提出了一种基于模糊聚类和孤立森林的异常检测方法。首先对历史用电数据进行预处理,利用模糊聚类算法将具有相同用电行为的电力用户进行分类,并利用孤立森林算法对不同用电行为的用户进行异常检测分析。然后采用ROC曲线对所用算法和局部离群算法LOF、聚类算法K-means进行性能评价,用以验证所提方法的可行性。结果表明,所提算法更加适用于实际数据集中异常点较少的用电数据异常检测。

关键词：模糊聚类孤立森林异常检测数据挖掘

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基于PCA和模糊聚类的用电行为分析

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数据通信 2020年第2期 36-40页

作者：赵嫚李英娜杨莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650504 云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650217

随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不... 详细信息

随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不同用电习惯下的负荷数据聚类曲线及不同类别用户的用电行为特征。仿真结果表明本文所提方法,在降低数据维度的同时提高了算法的效率,并为供电企业进行负荷预测、异常检测、差异化服务等提供了帮助。

关键词：负荷数据特征降维聚类分析用电行为分析模糊聚类

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融合模拟退火和自适应的天牛须搜索算法

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通信技术 2019年第7期52卷 1626-1631页

作者：周田江钱谦伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室

天牛须搜索算法是一种新型单体智能优化算法,该算法在低维函数优化中收敛速度快并且具有全局寻优能力,但在多维函数中收敛速度慢,寻优精度较低。针对以上缺点,提出了一种融入模拟退火过程以及自适应因子的改进天牛须搜索算法。该算法在... 详细信息

天牛须搜索算法是一种新型单体智能优化算法,该算法在低维函数优化中收敛速度快并且具有全局寻优能力,但在多维函数中收敛速度慢,寻优精度较低。针对以上缺点,提出了一种融入模拟退火过程以及自适应因子的改进天牛须搜索算法。该算法在寻优阶段采用自适应因子加快收敛,再通过模拟退火过程概率性跳出局部最优。采用6个标准测试函数进行测试,并与天牛须搜索算法、天牛群算法和模拟退火算法进行对比。仿真结果表明,该算法在多维函数优化问题中有更好的寻优能力。

关键词：天牛须搜索算法单体智能函数优化模拟退火

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融合RBF的二值神经网络推荐模型

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计算机应用与软件 2019年第3期36卷 76-80页

作者：雷妍贾连印李孟娟左喻灏游进国李晓武昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 云南师范大学图书馆云南昆明650500

随着网络通信技术的快速发展和互联网信息资源的大规模扩张,信息过载问题日益严重,传统的信息服务使得这一问题得到缓解。但对具有海量条目的信息,用户要根据自己的喜欢找到想要的目标并不容易。为了解决该问题,提出一种融合径向基函数(... 详细信息

随着网络通信技术的快速发展和互联网信息资源的大规模扩张,信息过载问题日益严重,传统的信息服务使得这一问题得到缓解。但对具有海量条目的信息,用户要根据自己的喜欢找到想要的目标并不容易。为了解决该问题,提出一种融合径向基函数(RBF)的二值化卷积神经网络的推荐模型。该模型建立在卷积神经网络的基础上将输入数据预处理为0或1,极大节省数据存储空间并提高推荐效率。利用RBF建立可信任的亲属网络,根据亲属网络中的相似用户筛选出有用信息并进行分析做出相应推荐。针对电影推荐进行实验,实验结果表明该方法是有效可行的。

关键词：推荐二值化神经网络深度学习径向基核函数

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基于排序对社会选择函数的在线服务评价

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清华大学学报（自然科学版） 2018年第8期58卷 715-724页

作者：付晓东李俊刘骊岳昆冯勇刘利军昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学航空学院昆明650500 云南大学信息学院昆明650091

不同用户具有不同的评价准则,导致不同用户对同一在线服务的评分不具可比性,使聚合服务评分得到的在线服务评价结果难以真实反映服务之间的优劣关系。为此,该文提出一种基于排序对（ranked pairs）社会选择函数的在线服务评价方法,根据... 详细信息

不同用户具有不同的评价准则,导致不同用户对同一在线服务的评分不具可比性,使聚合服务评分得到的在线服务评价结果难以真实反映服务之间的优劣关系。为此,该文提出一种基于排序对（ranked pairs）社会选择函数的在线服务评价方法,根据用户对在线服务的偏好关系而不是传统评分计算在线服务评价结果。首先根据用户-服务评分矩阵获得每个用户对在线服务的偏好关系;然后基于多数准则确定服务优先关系,并根据服务优先关系建立服务对排序列表;最后构造以服务为节点的有向无环图,并在该有向无环图中寻找一条包含所有服务的路径,根据该路径的服务排序计算在线服务评价值。理论分析和实验结果验证了该方法的合理性和有效性。

关键词：在线服务评价不可比较评分排序对服务排序

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APP软件的用户满意度模型研究

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信息技术 2019年第2期43卷 14-18,24页

作者：刘婷姜瑛昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目前多数软件用户满意度模型只关注了用户满意度的部分内容,有些研究只针对部分APP软件。文中基于ISO/IEC 25010软件产品质量标准,结合APP软件的特点,从主观和客观的角度出发,从用户、软件、环境三个方面提出了APP软件通用的用户满意度... 详细信息

目前多数软件用户满意度模型只关注了用户满意度的部分内容,有些研究只针对部分APP软件。文中基于ISO/IEC 25010软件产品质量标准,结合APP软件的特点,从主观和客观的角度出发,从用户、软件、环境三个方面提出了APP软件通用的用户满意度模型。通过APP软件用户评论的分析,表明文中提出的APP软件的用户满意度模型是可行的。

关键词： APP软件用户满意度模型主观客观

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基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法

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应用科学学报 2018年第4期36卷 679-688页

作者：刘诚诚姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

模糊k-最近邻(fuzzy k-nearest neighbor,FkNN)及其改进的分类方法忽略了样本存在分布不均匀以及噪声样本的情况,不能充分体现每个类样本特征的差异性,影响了分类的准确率.为此,提出了一种基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法.首先基... 详细信息

模糊k-最近邻(fuzzy k-nearest neighbor,FkNN)及其改进的分类方法忽略了样本存在分布不均匀以及噪声样本的情况,不能充分体现每个类样本特征的差异性,影响了分类的准确率.为此,提出了一种基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法.首先基于样本间紧密度计算样本的隶属度;然后根据特征的模糊熵值分别计算每个类样本特征的权重,并使用加权欧氏距离确定近邻训练样本;最后根据待分类样本所属的每个类别的隶属度确定其类别.对UCI多个数据集的实验结果表明该方法是有效的.

关键词：数据分类加权kNN 紧密度模糊隶属度模糊熵

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