检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2020年第4期42卷 714-721页

作者：袁泉成振华江洋重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆信科设计有限公司重庆401121

针对协同过滤算法在推荐电影过程中只能考虑电影外部评论而不能考虑电影内部的相似度关系,提出构建知识图谱辅助计算电影内部相似度。已有的电影数据可能是不完整的,因此采用知识图谱推理补全缺失的电影知识。基于TransE模型的知识图谱... 详细信息

针对协同过滤算法在推荐电影过程中只能考虑电影外部评论而不能考虑电影内部的相似度关系,提出构建知识图谱辅助计算电影内部相似度。已有的电影数据可能是不完整的,因此采用知识图谱推理补全缺失的电影知识。基于TransE模型的知识图谱无法有效描述电影间的片名、演员、导演等复杂的多关系。首先采用改进的TransHR模型表示出电影信息之间的多关系,提升关系表示的准确率;然后通过用户评分矩阵计算电影间相似度;最后将2种相似度融合并应用于矩阵分解的推荐技术中。对比实验结果表明,该算法在召回率、准确率、平均绝对误差MAE等指标上都有所提升。

关键词：协同过滤算法知识图谱表示学习混合推荐

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基于VGG-NET的特征融合面部表情识别

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计算机工程与科学 2020年第3期42卷 500-509页

作者：李校林钮海涛重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆信科设计有限公司重庆401121

为了解决在面部表情特征提取过程中卷积神经网络CNN和局部二值模式LBP只能提取面部表情图像的单一特征,难以提取与面部变化高度相关的精确特征的问题,提出了一种基于深度学习的特征融合的表情识别方法。该方法将LBP特征和CNN卷积层提取... 详细信息

为了解决在面部表情特征提取过程中卷积神经网络CNN和局部二值模式LBP只能提取面部表情图像的单一特征,难以提取与面部变化高度相关的精确特征的问题,提出了一种基于深度学习的特征融合的表情识别方法。该方法将LBP特征和CNN卷积层提取的特征通过加权的方式结合在改进的VGG-16网络连接层中,最后将融合特征送入Softmax分类器获取各类特征的概率,完成基本的6种表情分类。实验结果表明,所提方法在CK+和JAFFE数据集上的平均识别准确率分别达到了97.5%和97.62%,利用融合特征得到的识别结果明显优于利用单一特征识别的效果。与其他方法相比较,该方法能有效提高表情识别准确率,对光照变化更加鲁棒。

关键词：面部表情识别特征融合 VGG-NET网络 Softmax分类

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基于AO算法的数据流频繁项集挖掘

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计算机工程与科学 2020年第12期42卷 2259-2264页

作者：文凯耿小海朱璐伟许萌萌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆信科设计有限公司重庆401121

针对传统数据流频繁项集挖掘算法在支持度更新、窗口更新方式、频繁k-项集挖掘等方面存在的一系列问题,造成空间和时间效率不高,改进研究了一种高效挖掘数据流频繁项集的AO算法。采用滑动窗口思想,对数据流分块挖掘;在满窗口有新数据流... 详细信息

针对传统数据流频繁项集挖掘算法在支持度更新、窗口更新方式、频繁k-项集挖掘等方面存在的一系列问题,造成空间和时间效率不高,改进研究了一种高效挖掘数据流频繁项集的AO算法。采用滑动窗口思想,对数据流分块挖掘;在满窗口有新数据流入时,采用取余插入完成数据更新;挖掘频繁k-项集采用And Operation求解支持度,并在挖掘过程结合超集检测,极大地提高了挖掘效率。实验结果表明,该算法在时间和空间效率上均有一定的优越性。

关键词：数据流超集检测频繁项集与运算

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一种基于质心的多标签文本分类模型研究

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计算机工程与科学 2020年第6期42卷 1120-1126页

作者：李校林王成重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆信科设计有限公司重庆400021

为了解决目前所提出的多标签分类算法仍然存在分类精度低和计算复杂度高的问题,提出了一种基于质心的多标签引力模型(ML-GM)。在训练阶段,通过计算文档与类的质心之间的相似性来获得相似性区间。在测试阶段,通过比较未定义文档和类质心... 详细信息

为了解决目前所提出的多标签分类算法仍然存在分类精度低和计算复杂度高的问题,提出了一种基于质心的多标签引力模型(ML-GM)。在训练阶段,通过计算文档与类的质心之间的相似性来获得相似性区间。在测试阶段,通过比较未定义文档和类质心之间的相似性是否在相似性区间内来进行多标签分类。该模型通过引入质心分类器和引力模型(GM)解决了计算复杂度高、分类精度低的问题。在实验中使用了雅虎数据集,结果表明,ML-GM在平均精确度、AUC、1-错误率和汉明损失上都有优越性。

关键词：文本分类质心分类器多标签学习引力模型相似度区间

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基于BTA算法的数据流频繁项集挖掘

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计算机工程与设计 2020年第8期41卷 2226-2230页

作者：文凯耿小海许萌萌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆信科设计有限公司重庆401121

针对传统数据流频繁项集挖掘算法在挖掘频繁k-项集时会有候选项集产生,在有新的数据流到来时的数据更新以及频繁项集支持度更新的效率不高,造成挖掘的时间和空间效率不高等一系列问题,提出一种高效的数据流频繁项集挖掘算法BTA(bit tabl... 详细信息

针对传统数据流频繁项集挖掘算法在挖掘频繁k-项集时会有候选项集产生,在有新的数据流到来时的数据更新以及频繁项集支持度更新的效率不高,造成挖掘的时间和空间效率不高等一系列问题,提出一种高效的数据流频繁项集挖掘算法BTA(bit table with and algorithm)算法。将数据高效压缩进位表中,对窗口更新采用取余覆盖;在频繁k-项集的挖掘采用与操作避免候选项集产生;在支持度更新采用加减运算得到数据更新后的支持度。实验结果表明,该算法在时间和空间效率上均有良好效果。

关键词：数据流频繁项集压缩位表与操作数据挖掘

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基于降噪自编码器的社会化推荐算法

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计算机工程与科学 2020年第5期42卷 944-950页

作者：杨丰瑞李前洋罗思烦重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆重邮信科(集团)股份有限公司重庆401121

现有的社会化推荐算法未考虑信任用户对目标用户深层的偏好影响。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的混合推荐算法,利用降噪自编码器学习用户及其信任用户的评分偏好,使用加权隐藏层来平衡这些表示的重要性,有效建模用户间的潜在偏... 详细信息

现有的社会化推荐算法未考虑信任用户对目标用户深层的偏好影响。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的混合推荐算法,利用降噪自编码器学习用户及其信任用户的评分偏好,使用加权隐藏层来平衡这些表示的重要性,有效建模用户间的潜在偏好交互。在此基础上,通过用户聚类和个性化权重区分不同类的用户受其信任用户的影响程度。在开放数据集上的实验结果表明,该算法优于现有的社会化推荐算法,与主要的推荐算法SoRec、RSTE、SocialMF、TrustMF相比,其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)显著降低,获得了较好的推荐效果。

关键词：推荐系统社交网络降噪自编码器深度学习混合推荐

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一种基于降噪自编码器的隐式反馈推荐算法

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计算机工程与科学 2020年第8期42卷 1500-1505页

现有的隐式反馈协同算法直接利用稀疏的二值社交信任信息辅助推荐,存在严重的数据稀疏问题,且没有深层次地融合社交信任信息的影响。针对以上问题,提出利用降噪自编码器深度融合用户隐式反馈数据与社交信息的算法。首先从不同的角度区... 详细信息

现有的隐式反馈协同算法直接利用稀疏的二值社交信任信息辅助推荐,存在严重的数据稀疏问题,且没有深层次地融合社交信任信息的影响。针对以上问题,提出利用降噪自编码器深度融合用户隐式反馈数据与社交信息的算法。首先从不同的角度区分用户信任,提出一种信任相似度的新度量方法来改善社交数据的稀疏性,利用降噪自编码器将信任数据与用户隐式交互信息深度融合,通过综合二者的影响,有效提高了推荐质量。实验表明,该算法优于现有主流的的隐式反馈推荐算法。

关键词：推荐系统社交网络深度学习降噪自编码器隐式反馈

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基于特征选择的极限随机森林算法研究

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计算机应用研究 2020年第9期37卷 2625-2628,2633页

作者：杨丰瑞罗思烦李前洋重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆重邮信科(集团)股份有限公司重庆401121

高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一种结合概率相关性和极限随机森林的特征选择分类算法(P-ERF)。该算法使用充分考虑特征之间相关性与P值结... 详细信息

高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一种结合概率相关性和极限随机森林的特征选择分类算法(P-ERF)。该算法使用充分考虑特征之间相关性与P值结合的特征选择方式,避免了树节点分裂过程中造成的冗余性问题;并以随机树为基分类器、极限随机森林为整体框架,使P-ERF算法获得了更高的精准度和更好的泛化误差。实验结果表明,P-ERF算法相较于随机森林算法、极限随机森林算法,在数据集分类精度与整体性方面均得到良好的效果。

关键词：概率相关性特征选择特征子集极限随机森林

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融合邻居选择策略和信任关系的兴趣点推荐

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计算机工程与科学 2020年第2期42卷 365-372页

作者：刘辉曾斌刘子恺重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆信科设计有限公司重庆401121 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

兴趣点推荐是推荐系统的关键研究之一,传统的算法只利用用户签到信息进行推荐,且对于签到信息只单纯地考虑签到和没签到,而忽略了用户签到的频次和信任关系。为提高推荐精度,提出了一种融合用户相似性、地理位置和信任关系的混合推荐算... 详细信息

兴趣点推荐是推荐系统的关键研究之一,传统的算法只利用用户签到信息进行推荐,且对于签到信息只单纯地考虑签到和没签到,而忽略了用户签到的频次和信任关系。为提高推荐精度,提出了一种融合用户相似性、地理位置和信任关系的混合推荐算法(UGT)。对于签到信息,采用签到频次来代替传统的二值签到,并对签到信息添加时间权重;对于基于用户的协同过滤,提出了一种邻居选择策略来提高预测精度;对于信任关系,首先分析用户的属性,然后给出社会地位的计算方法,重构信任度的计算方法。实验结果表明,该混合算法相比较传统的推荐算法而言,在准确率和召回率上有了显著的提升。

关键词：位置社交网络兴趣点推荐协同过滤信任关系时间权重

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基于差异点集的频繁项集挖掘算法

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计算机工程与设计 2020年第3期41卷 716-720页

作者：尹远朱璐伟文凯重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆信科设计有限公司重庆401121 中国电信股份有限公司重庆分公司重庆401121

针对目前频繁模式挖掘算法存在的建树复杂、挖掘效率低下等问题,提出一种基于差异点集(DiffNodeset)的Top-rank-k频繁模式挖掘DNTK算法。利用差集运算直接获取k(>2)项集的差异点集,避免项集多次复杂连接过程;结合一种线性时间复杂度... 详细信息

针对目前频繁模式挖掘算法存在的建树复杂、挖掘效率低下等问题,提出一种基于差异点集(DiffNodeset)的Top-rank-k频繁模式挖掘DNTK算法。利用差集运算直接获取k(>2)项集的差异点集,避免项集多次复杂连接过程;结合一种线性时间复杂度连接方法和早期修剪策略,提出一种更为高效的1-项集连接方法,及时判定项集连接可行性;采用包含索引策略减少项集连接次数。实验结果表明,DNTK算法在时间和空间效率方面性能优于FAE和NTK算法,在不同类型数据集中进行频繁项集挖掘时有良好的效果。

关键词：频繁项集挖掘差异点集优先k项集早期修剪包含索引

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