检索结果-内蒙古大学图书馆

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合协同过滤的自组织神经网络多样化产品推荐

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于动态概率抽样的标签噪声过滤方法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向三支群决策的多粒度图像模糊概率粗糙集研究

引用

模糊系统与数学 2022年第6期36卷 161-174页

作者：侯浩楠张超申利华李德玉王志文张颖山西大学计算机信息与技术学院山西太原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 山西省信息产业技术研究院有限公司山西太原030012

随着新兴产业的快速发展,社会经济中各类复杂决策问题不断涌现,复杂决策问题的有效求解离不开推进体现科学化与民主化的群决策。图像模糊集作为直觉模糊集的推广形式,在实际应用中能够高效处理信息不一致的问题。本文针对图像模糊三支... 详细信息

随着新兴产业的快速发展,社会经济中各类复杂决策问题不断涌现,复杂决策问题的有效求解离不开推进体现科学化与民主化的群决策。图像模糊集作为直觉模糊集的推广形式,在实际应用中能够高效处理信息不一致的问题。本文针对图像模糊三支群决策问题,由于传统损失函数受决策者主观因素的影响进而在构造阈值时各有不同,探索了面向三支群决策的多粒度图像模糊概率粗糙集模型与方法。首先,本文将图像模糊的概念与三支群决策模型相结合,提出可调多粒度图像模糊概率粗糙集模型。然后,计算属性权重和专家权重时运用离差最大法。鉴于VIKOR(多准则妥协解排序)法能够同时考虑群体效用最大化和个体遗憾最小化并融入决策者主观偏好,利用VIKOR法进行多粒度图像模糊粗糙隶属度的最优粒度选择,进而建立图像模糊三支群决策方法。最后,通过一个UCI(University of California Irvine)数据库中的实例证实本文所构建方法的可行性。

关键词：图像模糊集三支决策多粒度群决策 VIKOR

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用邻域k元节点组信息的节点结构相似性判定方法

引用

山西大学学报(自然科学版) 2024年第5期47卷 993-1003页

作者：杨贵韦兴宇郑文萍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) 山西大学智能信息处理研究所

复杂网络中的节点往往形成一些频繁出现且具有特定局部连接模式的高阶子结构，利用这些高阶子结构可以更好地刻画网络的拓扑特征及相关功能模块。通过度量节点间的结构相似性，有助于研究拓扑结构中节点之间的交互模式，理解复杂网络的... 详细信息

复杂网络中的节点往往形成一些频繁出现且具有特定局部连接模式的高阶子结构，利用这些高阶子结构可以更好地刻画网络的拓扑特征及相关功能模块。通过度量节点间的结构相似性，有助于研究拓扑结构中节点之间的交互模式，理解复杂网络的局部结构和功能。为更充分利用节点邻域的高阶结构信息，提出了一种利用节点邻域内的k元节点组标签信息的结构相似性判定方法GANNLI(Group-based Aggregated Neighborhood Label Information)。该方法首先将k元节点组形成的非同构子图作为其组标签，再利用WL方法对k元节点组的邻域组标签信息进行聚合和更新，统计节点所构成的不同k元组的标签信息以得到节点表示，并利用余弦相似度计算节点间的结构相似性。与仅考虑节点度、接近中心性等低阶信息的方法相比，本方法利用高阶k元组结构信息更有效地度量了节点间的结构相似性。在真实网络数据集上的实验结果表明，所提出的GANNLI算法能更有效地计算节点间的结构相似性，在节点分类任务中的性能相比Struc2vec提高了2%至6%，相比Node2vec提高了8%至14%。

关键词：复杂网络结构相似性 k元组高阶结构 Weisfeiler-Lehman方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于局部概率抽样的标签噪声过滤方法

引用

计算机应用 2021年第1期41卷 67-73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

分类学习任务中,在获取数据的过程中会不可避免地产生噪声,特别是标签噪声的存在不仅使得学习模型更复杂,而且容易造成过拟合并导致分类器泛化能力的下降。标签噪声过滤算法虽然在一定程度上可以解决上述问题,但是仍然存在噪声识别能力... 详细信息

分类学习任务中,在获取数据的过程中会不可避免地产生噪声,特别是标签噪声的存在不仅使得学习模型更复杂,而且容易造成过拟合并导致分类器泛化能力的下降。标签噪声过滤算法虽然在一定程度上可以解决上述问题,但是仍然存在噪声识别能力较差、分类效果不够理想以及过滤效率低等问题。针对这些问题,提出一种基于标签置信度分布的局部概率抽样方法来进行标签噪声过滤。首先利用随机森林分类器对样本的标签进行投票,从而获取每个样本的标签置信度;然后根据标签置信度的大小,将样本划分为易识别样本和难识别样本;最后分别采用不同的过滤策略对样本进行过滤。实验结果表明,在标签噪声存在的情况下,所提方法在大多数案例上能够保持较高的噪声识别能力,并且在分类泛化性能上也具有明显优势。

关键词：标签噪声局部概率抽样噪声过滤随机森林置信度估计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种特征值区间划分的模型决策树加速算法

引用

小型微型计算机系统 2021年第6期42卷 1136-1143页

作者：高虹雷门昌骞王文剑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

目前对决策树(Decision Tree,DT)分类问题的相关研究已取得了很多成果,但仍存在一些问题,如决策树在寻找最优切分点时需要遍历特征的所有取值,当数据集规模较大时,递归构建决策树所需时间将会很长,因此在保证分类精度的前提下加速决策... 详细信息

目前对决策树(Decision Tree,DT)分类问题的相关研究已取得了很多成果,但仍存在一些问题,如决策树在寻找最优切分点时需要遍历特征的所有取值,当数据集规模较大时,递归构建决策树所需时间将会很长,因此在保证分类精度的前提下加速决策树的构建具有重要意义.本文首先根据数据的不同分布,给出两种特征值区间的分割方法,即等精度特征值区间划分和变精度特征值区间划分,然后计算各选定区间的基尼指数,寻找最优特征及最优切分点,最后递归生成模型决策树.实验表明,算法在构造决策树时可有效减小计算代价,在保证分类精度的同时加速决策树的构造,且在一定程度上能够避免过拟合现象的发生.

关键词：决策树基尼指数模型决策树等精度特征值区间划分变精度特征值区间划分

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

近邻感知的标签噪声过滤算法

引用

模式识别与人工智能 2020年第6期33卷 518-529页

作者：姜高霞樊瑞宣王文剑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

基于k近邻的标签噪声过滤对近邻参数k的选取较敏感.针对此问题,文中提出近邻感知的标签噪声过滤算法,可有效解决二分类数据集的类内标签噪声的问题.算法分开考虑正类样本和负类样本,使分类问题中的标签噪声检测问题转化为两个单类别数... 详细信息

基于k近邻的标签噪声过滤对近邻参数k的选取较敏感.针对此问题,文中提出近邻感知的标签噪声过滤算法,可有效解决二分类数据集的类内标签噪声的问题.算法分开考虑正类样本和负类样本,使分类问题中的标签噪声检测问题转化为两个单类别数据的离群点检测问题.首先通过近邻感知策略自动确定每个样本的个性化近邻参数,避免近邻参数敏感的问题.然后根据噪声因子将样本分为核心样本与非核心样本,并把非核心样本作为标签噪声候选集.最后结合候选样本的近邻标签信息,进行噪声的识别与过滤.实验表明,文中方法的噪声过滤效果和分类预测性能均较优.

关键词：标签噪声过滤近邻感知个性化k近邻离群点检测噪声因子

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

结合标记相关性的特征选择算法

引用

模式识别与人工智能 2020年第8期33卷 716-723页

作者：吕月姣李德玉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

在多标记分类问题中,每个样本可以同时与多个标记类别相关,其中一些标记之间可能具有相关性,充分利用这些标记相关性,可优化分类性能.因此,文中利用标记的频繁项集对标记相关性进行挖掘,提出针对基于邻域粗糙集的多标记属性约简算法进... 详细信息

在多标记分类问题中,每个样本可以同时与多个标记类别相关,其中一些标记之间可能具有相关性,充分利用这些标记相关性,可优化分类性能.因此,文中利用标记的频繁项集对标记相关性进行挖掘,提出针对基于邻域粗糙集的多标记属性约简算法进行改进的特征选择算法,并进一步将训练样本根据特征之间的相似性进行聚类,结合局部样本上的标记相关性,进行属性约简及分类.在5个多标记分类数据集上的实验验证文中算法的有效性.

关键词：多标记学习特征选择标记相关性邻域粗糙集

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向数据表示的Cauchy非负矩阵分解

引用

计算机科学 2021年第6期48卷 96-102页

作者：段菲王慧敏张超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

非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)是一类广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的重要矩阵分解模型,可从一组高维非负向量中提取出低维、稀疏和有意义的特征。标准NMF利用Frobenius范数的平方度量重建误差,虽然在一些... 详细信息

非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)是一类广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的重要矩阵分解模型,可从一组高维非负向量中提取出低维、稀疏和有意义的特征。标准NMF利用Frobenius范数的平方度量重建误差,虽然在一些应用场景中表现出一定的有效性,但对非高斯噪声和离群点较为敏感。由于现实世界中的真实数据不可避免地包含各种噪声,因此有必要对非高斯噪声和离群点较为稳健的非负矩阵分解模型进行研究。为此,文中提出用Cauchy估计函数取代标准NMF中的平方形式的残差。在度量样本重建误差时,充分考虑样本特征不同维度之间的相关性,以样本的重建误差作为基本的重建误差度量单元。此外,基于半二次规划推导了高效的乘性更新规则,用于求解所提出的模型。在3个真实人脸图像库上的聚类实验中验证了所提模型和算法的有效性。实验结果表明,所提算法对人脸姿态、光照和表情变化均表现出一定的稳健性,且聚类结果对参数的依赖性较小。

关键词：非负矩阵分解 Cauchy损失函数聚类数据表示

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：