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可动态自适应主题爬虫的研究 预览
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作者 肖新凤 余伟 +3 位作者 李石君 陈亚辉 刘倍雄 刘永明 《计算机与数字工程》 2019年第5期1151-1159,共9页
针对传统的主题爬虫在面对动态变化的互联网时存在着主题知识涵盖不全、领域知识更新以及主题资源中心转移等问题。论文提出了一种可动态自适应互联网信息的主题爬虫。其中,可动态选择种子URL的TopicHub算法,相比于传统的静态种子URL的... 针对传统的主题爬虫在面对动态变化的互联网时存在着主题知识涵盖不全、领域知识更新以及主题资源中心转移等问题。论文提出了一种可动态自适应互联网信息的主题爬虫。其中,可动态选择种子URL的TopicHub算法,相比于传统的静态种子URL的主题爬虫,抓取效率提升了7%以上,查全率提升了5%以上。另外,针对于静态本体库所存在的主题信息涵盖不全、领域知识变化更新等问题,提出了一种可动态扩充领域语义信息的结合静态本体库和动态语义的主题算法简称为SDTP算法。相比于传统的基于静态本体库的算法查准率提升了13%,相比于基于向量空间模型VSM的算法提升了4%。 展开更多
关键词 主题爬虫 动态自适应 URL图结构
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基于并行的F-LSTM模型及其在电力通信设备故障预测中的应用 被引量:1
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作者 杨济海 刘洋 +2 位作者 刘杰 余伟 李石君 《武汉大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期263-268,共6页
电力通信网设备时序故障预测的目标是通过过去设备告警数据,预测设备在下一个时间段是否发生故障,这对设备的管理和维护起着重要作用。为了预测电力设备未来的状态,提出一种Forward-LSTM(F-LSTM)学习模型,对设备故障的时序特征和非时序... 电力通信网设备时序故障预测的目标是通过过去设备告警数据,预测设备在下一个时间段是否发生故障,这对设备的管理和维护起着重要作用。为了预测电力设备未来的状态,提出一种Forward-LSTM(F-LSTM)学习模型,对设备故障的时序特征和非时序特征(静态信息)进行并行训练,探索出一种新的对静态-时序数据的训练方法,将其应用在电力通信网故障预测中。F-LSTM结合了两个组件,一个学习时序特征的长短期记忆神经网络(LSTM)与一个处理静态数据的前向全连接神经网络(forward full connection neural networks,FC),数据的静态/时序属性被自动判断并传递给FC或LSTM来并行训练。对于具有同时产生动态数据与静态数据的电力通信网络,Forward-LSTM(F-LSTM)模型能以较高速度与精度预测其故障发生的位置。此外,本文采用一种加权的损失函数,可以更好地捕捉设备故障的时序规律。选取某电力通信网络系统中2016—2017年设备故障数据,对本方法进行测试。实验结果显示,与Xgboost模型相比,F-LSTM模型对故障预测的召回率提高5%,同时F-LSTM模型较LSTM模型缩减了计算量,加快了模型的训练速度。 展开更多
关键词 电力通信网 故障预测 LSTM Xgboost F-LSTM
基于迁移学习的电力通信网异常站点业务数量预测 预览
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作者 杨济海 李号号 +3 位作者 彭汐单 张智成 黄倩 李石君 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期414-421,共8页
现有的多源迁移学习算法对回归问题的研究极少,大多是解决对称的二分类问题,本文提出了加权多源TrAdaBoost的回归算法,其中误差容忍系数能一定程度解决源领域样本权重缩减过快的问题,提高了算法的效果。在修改后的Friedman#1回归问题上... 现有的多源迁移学习算法对回归问题的研究极少,大多是解决对称的二分类问题,本文提出了加权多源TrAdaBoost的回归算法,其中误差容忍系数能一定程度解决源领域样本权重缩减过快的问题,提高了算法的效果。在修改后的Friedman#1回归问题上进行了实验,验证了该算法的有效性,误差容忍系数可以提高大约0.01的R2分数。将该算法应用到电力通信网的行业问题中,提出了异常站点(业务数量缺失严重的站点)检测与真值预测模型,在特征工程中使用了社交网络分析的方法,充分考虑了站点在拓扑图中的重要性。最终的实验效果进一步验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 机器学习 电力通信网 回归算法 多源迁移学习 异常检测
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基于最优k均值聚类的时空动态背景模型 被引量:1
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作者 舒浩浩 陈盛双 李石君 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第2期413-419,共7页
为了还原动态背景像素值的真实分布,本文提出了基于最优k均值聚类的时空背景模型.首先采集每个像素点不同时刻的相邻像素信息,然后对采集到的所有样本像素值进行多次k均值聚类,并计算对应的轮廓系数找到最优k值,建立初始背景概率模型.... 为了还原动态背景像素值的真实分布,本文提出了基于最优k均值聚类的时空背景模型.首先采集每个像素点不同时刻的相邻像素信息,然后对采集到的所有样本像素值进行多次k均值聚类,并计算对应的轮廓系数找到最优k值,建立初始背景概率模型.由于最优k值反映了数据真实分布的个数,其值越大说明动态背景变化越快,因此最后根据最优k值计算更新速率对背景模型进行实时更新.本文在CDnet2014提供的动态背景数据集上进行了相应的实验,实验结果表明本文提出的模型对运动目标检测的效果要优于ViBe、EFIC、AAPSA等目前已有的算法. 展开更多
关键词 动态背景建模 运动目标检测 K均值聚类 轮廓系数
基于改进seq2seq模型的英汉翻译研究 预览
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作者 肖新凤 李石君 +2 位作者 余伟 刘杰 刘倍雄 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期1257-1265,共9页
目前机器翻译主要对印欧语系进行优化与评测,很少有对中文进行优化的,而且机器翻译领域效果最好的基于注意力机制的神经机器翻译模型—seq2seq模型也没有考虑到不同语言间语法的变换。提出一种优化的英汉翻译模型,使用不同的文本预处理... 目前机器翻译主要对印欧语系进行优化与评测,很少有对中文进行优化的,而且机器翻译领域效果最好的基于注意力机制的神经机器翻译模型—seq2seq模型也没有考虑到不同语言间语法的变换。提出一种优化的英汉翻译模型,使用不同的文本预处理和嵌入层参数初始化方法,并改进seq2seq模型结构,在编码器和解码器之间添加一层用于语法变化的转换层。通过预处理,能缩减翻译模型的参数规模和训练时间20%,且翻译性能提高0.4BLEU。使用转换层的seq2seq模型在翻译性能上提升0.7~1.0BLEU。实验表明,在规模大小不同的语料英汉翻译任务中,该模型与现有的基于注意力机制的seq2seq主流模型相比,训练时长一致,性能提高了1~2BLEU。 展开更多
关键词 深度学习 神经机器翻译 seq2seq模型 注意力机制 命名实体识别
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面向时序感知的多类别商品方面情感分析推荐模型 预览
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作者 丁永刚 李石君 +1 位作者 付星 刘梦君 《电子与信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期1453-1460,共8页
电子商务网站中的评论数据隐含着商品特征和用户情感,现有基于方面情感分析的推荐研究大多通过抽取同一类别商品评论数据中用户对商品不同方面的情感来捕捉用户方面偏好,忽略了不同类别商品有不同方面以及用户的方面偏好随时间变化的特... 电子商务网站中的评论数据隐含着商品特征和用户情感,现有基于方面情感分析的推荐研究大多通过抽取同一类别商品评论数据中用户对商品不同方面的情感来捕捉用户方面偏好,忽略了不同类别商品有不同方面以及用户的方面偏好随时间变化的特点。对此,该文提出一种面向时序感知的多类别商品方面情感分析推荐模型,该模型对用户、商品类别、商品、商品方面、方面情感和时间统一建模,以发现用户对不同类别商品的方面偏好随时间变化的特点,并据此做出推荐。该模型能够推断用户在任意时间对商品的方面偏好,从而为用户提供可解释的推荐。两个真实数据集的实验结果表明,与其它基于时间或方面情感分析的推荐模型相比,该文提出的模型在top-N推荐准确率和召回率评价指标上均获得显著改善。 展开更多
关键词 推荐 时序感知 多类别 方面情感分析 概率潜在语义分析
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基于查询意图识别与主题建模的文档检索算法 预览 被引量:1
7
作者 严锐 李石君 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第3期189-194,共6页
传统的搜索引擎仅返回给用户包含查询关键字的文档,忽略了查询背后用户真正的信息需求。为此,将文档检索看作个性化推荐问题,提出一种查询意图识别的主题模型个性化检索算法。对用户检索历史进行潜在狄利克雷分布主题建模,结合检索... 传统的搜索引擎仅返回给用户包含查询关键字的文档,忽略了查询背后用户真正的信息需求。为此,将文档检索看作个性化推荐问题,提出一种查询意图识别的主题模型个性化检索算法。对用户检索历史进行潜在狄利克雷分布主题建模,结合检索历史主题模型识别用户查询的潜在意图,并按主题相关度进行文档推荐,计算查询到文档集的KL距离对文档集排序,最终返回给用户个性化检索文档列表。实验结果表明,与基于协同相似计算和基于用户聚类的推荐算法相比,该算法能够更准确有效地为用户提供个性化检索。 展开更多
关键词 搜索引擎 查询意图 文档检索 个性化推荐 主题模型 潜在狄利克雷分布 KL距离
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基于URL模式集的主题爬虫 预览 被引量:7
8
作者 胡萍瑞 李石君 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期694-699,726共7页
为提高主题爬虫的性能,依据站点信息组织的特点和URL的特征,提出一种基于URL模式集的主题爬虫。爬虫分两个阶段,在实验爬虫阶段,采集站点样本数据,采用基于URL前缀树的模式构建算法构建URL模式,形成模式关系图,并利用HITS算法分... 为提高主题爬虫的性能,依据站点信息组织的特点和URL的特征,提出一种基于URL模式集的主题爬虫。爬虫分两个阶段,在实验爬虫阶段,采集站点样本数据,采用基于URL前缀树的模式构建算法构建URL模式,形成模式关系图,并利用HITS算法分析该模式关系图,计算出各模式的重要度;在聚焦爬虫阶段,无须预先下载页面,即可利用生成的URL模式判断页面是否主题相关和能否指导爬虫深入抓取,并根据URL模式的重要度预测待抓取链接优先级。实验表明,该爬虫相比现有的主题爬虫能快速引导爬虫抓取主题相关页面,保证爬虫的查准率和查全率,有效提高爬虫抓取效率。 展开更多
关键词 主题爬虫 URL模式 URL前缀树 模式关系图 URL模式重要性
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中外合作办学模式下智力引进创新机制研究 预览 被引量:1
9
作者 颜翠英 马媛 +2 位作者 李石君 王晨 郝雪 《石家庄学院学报》 2018年第2期136-140,共5页
国外智力作为中外合作办学引进的优质教育资源的重要内容,对保证中外合作办学质量发挥着举足轻重的作用。目前,国外智力引进还存在引进渠道有限、引进师资整体水平不高、本土化对接发挥效能不足、缺乏有效的质量评估与激励机制等一系列... 国外智力作为中外合作办学引进的优质教育资源的重要内容,对保证中外合作办学质量发挥着举足轻重的作用。目前,国外智力引进还存在引进渠道有限、引进师资整体水平不高、本土化对接发挥效能不足、缺乏有效的质量评估与激励机制等一系列问题。为此,应创新教师聘任评估机制,建设具有国际视野并以学生发展为中心的中外师资队伍;创新国外智力和地方高校本土智力融合机制,最大限度地发挥引进国外智力效益;创新课程体系,创立国际化特色课程群,构建以开放融通为特点的课程体系;创新外语教学体系和教学模式改革;创新国际化质量评估体系,有效监控教学质量;充分利用政策导向,加大地方高校中外合作办学智力引进工作力度。 展开更多
关键词 中外合作办学 引智 体制
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论自媒体传播对大学生核心价值观教育的影响 被引量:2
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作者 张丽萍 李石君 李庆波 《新闻战线》 北大核心 2017年第3期107-108,共2页
随着社会的发展和信息传播技术的革新,自媒体已成为深受人们欢迎的新兴的媒体传播形式。尤其在高校校园内,自媒体成为大学生们获取知识信息和人际交往的重要手段,在基于庞大用户数量的基础上焕发出巨大的能量。高校思想政治教育工作必... 随着社会的发展和信息传播技术的革新,自媒体已成为深受人们欢迎的新兴的媒体传播形式。尤其在高校校园内,自媒体成为大学生们获取知识信息和人际交往的重要手段,在基于庞大用户数量的基础上焕发出巨大的能量。高校思想政治教育工作必须科学理解自媒体的内涵、特征,深刻认识到网络自媒体发展对大学生社会主义核心价值观教育的影响、作用,才能切实提升教育的针对性、实效性。 展开更多
关键词 自媒体 大学生 社会主义核心价值观
一种新的用于跨领域推荐的迁移学习模型 预览 被引量:5
11
作者 王俊 李石君 +2 位作者 杨莎 金红 余伟 《计算机学报》 CSCD 北大核心 2017年第10期2367-2380,共14页
协同过滤是一种简单常用的推荐方法,但是当目标数据非常稀疏时,其性能会严重退化,借助与目标数据跨域关联的辅助数据进行跨领域推荐是解决此问题的一种有效途径.已有的跨领域推荐模型大多假设不同领域完全共享一个评分模式,忽略了领域... 协同过滤是一种简单常用的推荐方法,但是当目标数据非常稀疏时,其性能会严重退化,借助与目标数据跨域关联的辅助数据进行跨领域推荐是解决此问题的一种有效途径.已有的跨领域推荐模型大多假设不同领域完全共享一个评分模式,忽略了领域特有评分模式,可能导致推荐性能退化.此外,许多模型基于单一桥梁迁移跨领域信息,正迁移不足.特别是在考虑领域特有被评分模式的前提下,据作者所知目前还没有模型利用项目的共享被评分模式进行跨领域推荐.因此,该文提出一种新的三元桥迁移学习模型,用于跨领域推荐.首先通过评分矩阵的集合分解提取用户的潜在因子和共享评分模式,以及项目的潜在因子和共享被评分模式,在此过程中考虑了领域特有模式,并对潜在因子施加相似性约束;然后利用潜在因子中的聚类信息构造邻接图;最后通过用户端和项目端的基于共享模式、潜在因子和邻接图的三元桥迁移学习联合预测缺失评分.在三个公开的真实数据集上进行的大量实验表明,该模型的推荐精度优于一些目前最先进的推荐模型. 展开更多
关键词 迁移学习 推荐 协同过滤 跨领域 稀疏 矩阵分解
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红色文化融入大学生民族精神培育研究 预览 被引量:1
12
作者 谢正宇 李石君 王晓凤 《学校党建与思想教育:下》 CSSCI 北大核心 2017年第5期71-73,共3页
当前,大学生思想政治教育面临着重大机遇和巨大挑战。只有理清红色文化与大学生民族精神的内涵和关系,将红色文化融入大学生民族精神培育,调动与学生教育紧密相关的家庭、学校、社会三个方面的力量,充分认识它们在红色文化融入大学... 当前,大学生思想政治教育面临着重大机遇和巨大挑战。只有理清红色文化与大学生民族精神的内涵和关系,将红色文化融入大学生民族精神培育,调动与学生教育紧密相关的家庭、学校、社会三个方面的力量,充分认识它们在红色文化融入大学生民族精神培育方面的地位和作用,才能使当代大学生坚定理想信念,培育和弘扬社会主义核心价值观,牢固树立民族精神,为理想信念和国家民族发展奋斗。 展开更多
关键词 红色文化 民族精神 大学生 培育
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主流媒体镜像下的大学生形象研究
13
作者 邵晶 李石君 《新闻战线》 北大核心 2017年第2X期120-121,共2页
在构建大学生形象过程中,新闻媒体承担着重要的责任,其所塑造的大学生形象影响着社会公众对当代大学生的认知,如果没有准确地将大学生形象呈现在受众的眼前,那么就很有可能导致公众对大学生产生偏见。基于此,现分析我国主流媒体镜像下... 在构建大学生形象过程中,新闻媒体承担着重要的责任,其所塑造的大学生形象影响着社会公众对当代大学生的认知,如果没有准确地将大学生形象呈现在受众的眼前,那么就很有可能导致公众对大学生产生偏见。基于此,现分析我国主流媒体镜像下的大学生形象,对于引导公众正确认知当代大学生有着重要的作用。 展开更多
关键词 主流媒体 大学生 形象构建
多方面属性归一化三维张量模型在区域旅游酒店的推荐应用 预览
14
作者 陈宇 姚敦红 李石君 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第6期208-214,共7页
为游客个性化推荐理想酒店是旅游质量得以保障的手段之一。首先运用形式化方法将游客、酒店以及游客对酒店的评分从多方面属性综合进行量化与归ー化,得到归一化的酒店因子、游客因子和评分因子;然后,采用一种有偏加权函数计算出一种有... 为游客个性化推荐理想酒店是旅游质量得以保障的手段之一。首先运用形式化方法将游客、酒店以及游客对酒店的评分从多方面属性综合进行量化与归ー化,得到归一化的酒店因子、游客因子和评分因子;然后,采用一种有偏加权函数计算出一种有偏推荐度,与酒店、游客和评分等因子一起构建了一种以"酒店辟客4平分荐度"四元关系的三维张量模型,有偏推荐度作为张量元素值;最后,采用基于Tucker分解法的算法实现了在高度稀疏的四元关系数据集上按游客分类的有偏性旅游酒店推荐。实验结果表明,采用三维张量模型及算法能实现对高度稀疏的区域旅游酒店数据进行精准旅游酒店推荐,为游客根据个人偏好获得个性化的酒店推荐找出了一种新的方法,有效提高了旅游质量。 展开更多
关键词 三维张量模型 多方面属性 归一化 有偏加权 个性酒店推荐
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D~3MOPSO:一种基于用户偏好的元搜索排序聚合演化方法 预览 被引量:1
15
作者 汤小月 余伟 李石君 《计算机研究与发展》 CSCD 北大核心 2017年第8期1665-1681,共17页
随着网络数据的爆发式增长和用户需求的多元化发展,现有元搜索排序聚合方法在精度和性能上面临着巨大挑战.以满足用户的多重需求和个性化偏好为目标,提出了一种新的元搜索排序聚合算法.通过重新定义多目标粒子群优化算法(multi-objecti... 随着网络数据的爆发式增长和用户需求的多元化发展,现有元搜索排序聚合方法在精度和性能上面临着巨大挑战.以满足用户的多重需求和个性化偏好为目标,提出了一种新的元搜索排序聚合算法.通过重新定义多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)中粒子的属性,调整速度变化因子,改进种群初始化和演化机制,设计新的存档与更新策略以及引导微粒选择策略,提出了一个基于支配分解的离散多目标优化(D~3MOPSO)算法,使其能根据用户的质量需求偏好在大规模离散解空间中快速准确地找出最优解集.在多个数据集上的实验结果表明:当数据规模较小时,D~3MOPSO算法的精度和性能接近机器学习排序聚合方法;在大规模数据环境下,其精度和性能优于机器学习方法以及同类多目标优化方法. 展开更多
关键词 排序聚合 元搜索 用户偏好 多目标优化 离散粒子群优化
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基于码本聚类和因子分解机的多指标推荐算法 预览 被引量:1
16
作者 丁永刚 李石君 +1 位作者 余伟 王俊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期182-186,共5页
传统的协同过滤推荐算法普遍存在数据稀疏问题,且仅利用单一综合评分来计算用户相似度,无法找到在多个指标上偏好相似的用户,因而影响推荐的准确度。多指标评分推荐算法力图寻找在多个指标上偏好相似的用户,但是其评价成本高,导致数据... 传统的协同过滤推荐算法普遍存在数据稀疏问题,且仅利用单一综合评分来计算用户相似度,无法找到在多个指标上偏好相似的用户,因而影响推荐的准确度。多指标评分推荐算法力图寻找在多个指标上偏好相似的用户,但是其评价成本高,导致数据稀疏性问题更加严重。为了找到与目标用户在多个指标上偏好相似的用户,提出基于码本聚类的思想来获取用户在各指标上的评分风格信息,然后基于评分风格信息将用户和项目在各指标上进行双向聚类,最后利用因子分解机模型(Factorization Machines,FMs)基于同一簇内的用户、项目、多指标评分信息、评分风格信息进行推荐。实验结果表明,与传统的协同过滤算法和其他多指标推荐方法相比,基于多指标评分信息的因子分解机推荐算法能够在一定程度上缓解数据稀疏问题,提高推荐的准确度。 展开更多
关键词 用户偏好 多指标评分 码本聚类 因子分解机
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大数据环境下Web数据源质量评估方法研究 预览 被引量:8
17
作者 赵星 李石君 +3 位作者 余伟 杨莎 丁永刚 胡亚慧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期48-56,共9页
在大数据环境下Web数据资源的开放性和多源性使得不同互联网平台提供的数据质量参差不齐,严重影响人们从互联网中有效准确地获取信息。为此,提出一种Web数据源质量评估方法。建立面向多源互联网平台的统一数据模型和数据质量标准模型,... 在大数据环境下Web数据资源的开放性和多源性使得不同互联网平台提供的数据质量参差不齐,严重影响人们从互联网中有效准确地获取信息。为此,提出一种Web数据源质量评估方法。建立面向多源互联网平台的统一数据模型和数据质量标准模型,给出针对大数据全样本数据分析的质量标准度量和表示方法,并通过多维数据质量的综合评估实现Web数据源质量的统一度量。实验结果表明,该方法能全面度量互联网平台的数据质量,为用户提供准确高效的质量评价结果。 展开更多
关键词 大数据 WEB数据源 数据质量评估 全样本分析 MAPREDUCE框架
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融合因子分解机和用户行为预测的音乐推荐 预览 被引量:1
18
作者 潘洋 陈盛双 李石君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第17期101-107,共7页
针对传统音乐评分推荐模式用户评分缺失和主观差异性较大等问题,通过提取用户行为数据构建行为特征模型,用以分析用户行为与兴趣的关联性,并采用因子分解机(FactorizationMachine,FM)预测用户行为类型,作为音乐推荐的依据。将FM... 针对传统音乐评分推荐模式用户评分缺失和主观差异性较大等问题,通过提取用户行为数据构建行为特征模型,用以分析用户行为与兴趣的关联性,并采用因子分解机(FactorizationMachine,FM)预测用户行为类型,作为音乐推荐的依据。将FM应用到该方法中,充分利用音乐和用户属性特征,并且通过模拟用户行为特征数据中的隐因子来填充推荐的稀疏矩阵,降低数据稀疏对预测的影响。与传统音乐推荐方法相比,从用户历史行为中挖掘用户兴趣倾向以解决评分模型带来的问题更具可行性,实验结果表明该方法用于音乐推荐也具有良好的效果。 展开更多
关键词 音乐推荐 因子分解机 行为预测 数据挖掘
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三维有偏权值张量分解在授课推荐上的应用研究 预览
19
作者 姚敦红 李石君 胡亚慧 《电子科技大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期747-754,共8页
为解决现今学校授课安排无推荐依据这一实际问题,首先给出了一系列形式化方法用于规约教师的专业基础、课程难度及教学评价;定义了一种加权函数计算出每组专业基础、课程难度和教学评价的综合有偏权值;构建了一种基于“教师-课程-评价-... 为解决现今学校授课安排无推荐依据这一实际问题,首先给出了一系列形式化方法用于规约教师的专业基础、课程难度及教学评价;定义了一种加权函数计算出每组专业基础、课程难度和教学评价的综合有偏权值;构建了一种基于“教师-课程-评价-权值”四元关系的三维有偏权值张量模型,张量元素使用综合有偏权值。在此基础上,设计了一种基于Tucker分解的算法,对张量进行高阶奇异值分解(HOSVD)得到降维后的近似张量,按课程分类实现了Top_N授课推荐。实验结果表明,当迭代阈值达到一个合理值时,该方法能实现精准授课推荐,可作为一种新的智能化授课推荐方法应用于各类学校。 展开更多
关键词 数据规约 授课推荐 张量分解 三维有偏权值张量
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面向网络新闻领域的评论情感极性分析 预览 被引量:3
20
作者 任聪 李石君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第1期77-82,共6页
网络新闻评论情感分析对于互联网时代分析舆情、掌握民调具有重要意义。目前研究聚焦在评论自身的分析而忽略评论间的结构关系,因此利用该关系生成评论关系树,并基于评论关系树建立情感极性判别规则。将评论经过预处理后,同时采用基... 网络新闻评论情感分析对于互联网时代分析舆情、掌握民调具有重要意义。目前研究聚焦在评论自身的分析而忽略评论间的结构关系,因此利用该关系生成评论关系树,并基于评论关系树建立情感极性判别规则。将评论经过预处理后,同时采用基于扩展情感词典和支持向量机两种方法来进行情感极性分析,动态扩展了情感词典,设计了情感极性分类器。实验结果表明,在利用了评论结构关系之后,两种方法的分析准确率均较没利用该关系之前有了明显的提升。 展开更多
关键词 情感极性 网络新闻评论 评论关系 扩展情感词典 支持向量机
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