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形式化方法概貌 预览 被引量:1
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作者 王戟 詹乃军 +1 位作者 冯新宇 刘志明 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期33-61,共29页
形式化方法是基于严格数学基础,对计算机硬件和软件系统进行描述、开发和验证的技术.其数学基础建立在形式语言、语义和推理证明三位一体的形式逻辑系统之上.形式化方法已经以不同程度和不同方式愈来愈多地应用在计算系统生命周期的各... 形式化方法是基于严格数学基础,对计算机硬件和软件系统进行描述、开发和验证的技术.其数学基础建立在形式语言、语义和推理证明三位一体的形式逻辑系统之上.形式化方法已经以不同程度和不同方式愈来愈多地应用在计算系统生命周期的各个阶段.介绍了形式化方法的发展历程和基本方法体系;以形式规约和形式验证为主线,综述了形式化方法的理论、方法、工具和应用的现状,展示了形式化方法与软件学科其他领域的交叉和融合;分析了形式化方法的启示,并展望了其面临的发展机遇和未来趋势.形式化方法的发展和研究现状表明:其应用已经取得了长足的进步,在提高计算系统的可靠性和安全性方面发挥了重要作用.在当今软件日益成为社会基础设施的时代,形式化方法将与人工智能、网络空间安全、量子计算、生物计算等领域和方向交叉融合,得到更加广阔的应用.研究和建立这种交叉融合的理论和方法不仅重要,而且具有挑战性. 展开更多
关键词 形式化方法 形式规约 形式验证 程序设计方法学 软件开发
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基于多层忆阻脉冲神经网络的强化学习及应用 预览
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作者 张耀中 胡小方 +1 位作者 周跃 段书凯 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1536-1547,共12页
人工神经网络(Artificial neural networks, ANNs)与强化学习算法的结合显著增强了智能体的学习能力和效率.然而,这些算法需要消耗大量的计算资源,且难以硬件实现.而脉冲神经网络(Spiking neural networks, SNNs)使用脉冲信号来传递信息... 人工神经网络(Artificial neural networks, ANNs)与强化学习算法的结合显著增强了智能体的学习能力和效率.然而,这些算法需要消耗大量的计算资源,且难以硬件实现.而脉冲神经网络(Spiking neural networks, SNNs)使用脉冲信号来传递信息,具有能量效率高、仿生特性强等特点,且有利于进一步实现强化学习的硬件加速,增强嵌入式智能体的自主学习能力.不过,目前脉冲神经网络的学习和训练过程较为复杂,网络设计和实现方面存在较大挑战.本文通过引入人工突触的理想实现元件-忆阻器,提出了一种硬件友好的基于多层忆阻脉冲神经网络的强化学习算法.特别地,设计了用于数据–脉冲转换的脉冲神经元;通过改进脉冲时间依赖可塑性(Spiking-timing dependent plasticity, STDP)规则,使脉冲神经网络与强化学习算法有机结合,并设计了对应的忆阻神经突触;构建了可动态调整的网络结构,以提高网络的学习效率;最后,以Open AI Gym中的CartPole-v0 (倒立摆)和MountainCar-v0 (小车爬坡)为例,通过实验仿真和对比分析,验证了方案的有效性和相对于传统强化学习方法的优势. 展开更多
关键词 强化学习 脉冲神经网络 脉冲时间依赖可塑性规则 忆阻器
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适于移动终端字符识别环境的自适应多阈值二值化方法 预览
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作者 朱德利 杨德刚 +1 位作者 胡蓉 万辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期315-320,共6页
为了解决移动终端字符识别应用中光照不均匀、环境不可控而导致的图像二值化效果不佳的问题,提出一种基于积分图快速计算的多阈值自适应二值化方法。该方法首先以待求点为中心设置一个特定尺寸的滑窗,计算该滑窗内所有点的均值,再根据... 为了解决移动终端字符识别应用中光照不均匀、环境不可控而导致的图像二值化效果不佳的问题,提出一种基于积分图快速计算的多阈值自适应二值化方法。该方法首先以待求点为中心设置一个特定尺寸的滑窗,计算该滑窗内所有点的均值,再根据高斯函数加权计算当前滑窗的两个前置滑窗的均值。设置均值松弛因子来衡量当前点的光照情况。像素点的松弛阈值依据该点的松弛因子和光照情况的评价综合计算获得。以Lenovo ZUK Z2 Pro作为实验设备,在Android操作系统中编写程序,进行文字识别精度的测试。所提算法对前景划分的平均召回率为95.5%,平均准确率为91%。调用Tesseract 4.0的原生OCR识别引擎进行验证,在不规则阴影、多层次光照、线性光线变化等环境下,算法的文字识别准确率分别为96.8%,98.2%和93.2%,高于其他预处理算法。所提算法具有较强的鲁棒性和自适应能力,能满足移动终端字符识别应用的图像预处理要求。 展开更多
关键词 移动终端 图像处理 积分图像 自适应二值化 字符识别
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流域尺度下地形属性对土壤质地类型变异的影响——以重庆市彭水县一小流域为例 预览
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作者 马冉 刘洪斌 武伟 《农业资源与环境学报》 CAS 北大核心 2019年第3期279-286,共8页
为探究流域尺度下地形属性对土壤质地类型变异的影响,以西南地区重庆市彭水县的一个流域为研究区,基于成土母质和地形因子,运用分类回归树(Classification and regression tree,CART)模型,对研究区1165个样点数据进行分析。结果表明:成... 为探究流域尺度下地形属性对土壤质地类型变异的影响,以西南地区重庆市彭水县的一个流域为研究区,基于成土母质和地形因子,运用分类回归树(Classification and regression tree,CART)模型,对研究区1165个样点数据进行分析。结果表明:成土母质和地形因子均对土壤质地类型有重要影响,相对重要性较高的因子排序:成土母质(PAR)>风效应(WindEff)>地形湿度指数(SAGATWI);不同母质、不同质地之间地形因子存在显著差异,风效应(WindEff)和漫射辐射(DiffuseIns)分别是奥陶系和志留系母质条件下影响土壤质地分类的相对重要性最高的地形因子;流域尺度CART模型解释率为86.3%,说明CART模型对土壤质地分类精度高。研究表明,基于成土母质和地形因子构建的模型解释效果好,影响显著,可为该地区土壤利用区划和管理提供科学依据。 展开更多
关键词 流域尺度 CART模型 母质 地形因子 土壤质地类型 变异
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三峡库区草堂河流域土壤pH空间分布预测制图
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作者 马冉 刘洪斌 武伟 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2019年第3期691-699,共9页
以三峡库区草堂河流域为研究区,利用网格布点,共采集102个土壤样点,分析测定土壤的pH值,结合成土母质和地形等10个环境因子,以样点总数的85%作为训练集进行预测模型构建,15%作为验证集检验模型精度,利用随机森林(Random Forest, RF)模... 以三峡库区草堂河流域为研究区,利用网格布点,共采集102个土壤样点,分析测定土壤的pH值,结合成土母质和地形等10个环境因子,以样点总数的85%作为训练集进行预测模型构建,15%作为验证集检验模型精度,利用随机森林(Random Forest, RF)模型对研究区土壤pH进行空间分布预测并制图。结果表明:土壤pH与谷深、坡长呈显著正相关,与海拔、距河网垂直距离、坡高呈显著负相关。三叠系大冶组灰岩发育的土壤pH值高于三叠系须家河组石英砂岩发育的土壤pH值。基于环境因子的RF预测模型,平均绝对误差(MAE)为0.47、均方根误差(RMSE)为0.59、决定系数(R~2)为0.85,能解释研究区土壤pH值85%的空间变异。对土壤pH值产生主要影响的环境因子为成土母质和海拔。可见,基于环境因子的RF预测模型,预测精度高,可以作为土壤pH空间分布预测的有效方法,能为流域尺度下其他土壤属性的空间分布预测提供依据和借鉴。 展开更多
关键词 环境因子 随机森林 土壤PH 空间分布预测
基于随机森林和Sentinel-2影像数据的低山丘陵区土地利用分类——以重庆市江津区李市镇为例
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作者 张卫春 刘洪斌 武伟 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2019年第6期1334-1343,共10页
精准的土地利用信息是土地资源监测和管理的基础。为提高低山丘陵区域的土地利用分类精度,选取重庆市江津区李市镇为研究案例,基于随机森林方法,以Sentinel-2影像数据和地形因子为数据源,提取3种变量(传统遥感数据,红边遥感数据和地形因... 精准的土地利用信息是土地资源监测和管理的基础。为提高低山丘陵区域的土地利用分类精度,选取重庆市江津区李市镇为研究案例,基于随机森林方法,以Sentinel-2影像数据和地形因子为数据源,提取3种变量(传统遥感数据,红边遥感数据和地形因子),合计23个特征指标,构建3个具有不同输入变量的组合模型,以提取研究区土地利用信息,分析变量的重要性。结果表明:(1)传统遥感数据模型中顺序添加红边遥感数据和地形因子,总体分类精度分别为86.54%,87.19%,88.61%;Kappa系数分别为0.800 9,0.810 2,0.831 4;(2)对模型精度有重要影响的特征指标依次是波段B2(Blue),B4(Red),B3(Green),改进归一化差异水体指数(MNDWI)和波段B5(Vegetation Red Edge 1);(3)基于随机森林的遥感数据和地形因子的组合方法,是获取研究区高精度土地利用信息的一种有效手段。研究成果可以为地形复杂区域的土地利用分类提供参考。 展开更多
关键词 丘陵山区 随机森林 Sentinel-2 土地利用分类 红边波段
基于网络评论情感信任分析的推荐策略 预览
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作者 卢竹兵 李玉州 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期75-79,共5页
个性化推荐技术已经成为电子商务领域解决信息过载问题的一种有效手段.传统的协同过滤推荐系统由于算法自身的特点,普遍存在数据稀疏性和冷启动等问题,这些问题的存在使得个性化推荐过程中的准确率大大降低,影响了用户的个性化体验和对... 个性化推荐技术已经成为电子商务领域解决信息过载问题的一种有效手段.传统的协同过滤推荐系统由于算法自身的特点,普遍存在数据稀疏性和冷启动等问题,这些问题的存在使得个性化推荐过程中的准确率大大降低,影响了用户的个性化体验和对系统的信心.从社会学中的信任关系角度着手,通过对网络用户在线评论信息进行情感分析,提取出评论信息中用户的情感倾向,并对它进行有效量化,然后通过计算用户情感倾向的相似性建立用户间的信任关系.同时,在推荐过程中将所构建的信任关系与评分数据的相似度进行有效结合,弥补了相似度作为唯一权重因素而导致的推荐准确率降低的不足.首先,基于在线评论信息对用户的情感倾向性进行分析与量化;然后,基于情感相似度对用户信任关系进行建模;最后,基于用户情感信任关系对推荐策略进行设计.在所选数据集上的模拟对比实验表明,改进的引入情感分析信任模型的个性化推荐策略能够有效地降低平均绝对误差值MAE,推荐的准确率得到了提高;同时,覆盖率coverage和推荐系统对商品长尾的发掘能力也得到了有效的提升;另外,信任关系自主管理机制的引入,也大大改善了用户对系统的个性化体验,增强了用户对系统的信心. 展开更多
关键词 协同过滤 数据稀疏 信任关系 情感分析 相似度
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基于群体感知的在线同伴互评系统实现与应用 预览
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作者 胜楚倩 刘明 刘革平 《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第4期104-112,共9页
在线同伴互评作为协作学习的一种方式,注重对学习者学习过程的评价,有助于提高学习者的批判性思考能力,提升学习动机,增强社会存在感,被认为能有效应对MOOC环境下大规模学习测评的需求。但在线同伴互评信效度不足、缺少反馈、交互行为... 在线同伴互评作为协作学习的一种方式,注重对学习者学习过程的评价,有助于提高学习者的批判性思考能力,提升学习动机,增强社会存在感,被认为能有效应对MOOC环境下大规模学习测评的需求。但在线同伴互评信效度不足、缺少反馈、交互行为弱的问题成为制约其深入发展的瓶颈。群体感知技术的发展为解决这一问题提供了新的技术手段和方法指导。基于群体感知的在线同伴互评系统,旨在通过融合同伴评价反馈机制,提供可视化群体感知模型,构建一种促进学习者认知发展的在线形成性同伴互评协作学习环境,使学习者更积极地参与同伴互评活动,并在与同伴交流、评价、反馈中,共享资源,建构知识。该系统突出了两大优势,一是对用户实现可视化反馈,二是采用独具特色的过程性评价模式。该系统经实验检验表明:大部分学生认为该系统可操作性较强,有助于提高感知能力,促进协作学习中的交互行为;同时在同伴互评中,认知维度的评语类型,尤其是直接修正类别的评语更有助于学习者对作业进行修改。 展开更多
关键词 群体感知 同伴互评 形成性评价 协作学习 系统设计
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“四新”视域下的智慧课堂教学模式研究 预览
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作者 黄仕友 弓潇然 余亮 《中国教育信息化》 2019年第5期16-19,共4页
作为教育信息化研究的热点问题,智慧课堂的构建与实践工作受到广泛关注。当前形势下,智慧课堂的理论与实践研究侧重理念、技术和应用三个维度。本文依照当前研究方向,在乔伊斯等人对教学模式要素定义的基础上,以“四新”——“新技术、... 作为教育信息化研究的热点问题,智慧课堂的构建与实践工作受到广泛关注。当前形势下,智慧课堂的理论与实践研究侧重理念、技术和应用三个维度。本文依照当前研究方向,在乔伊斯等人对教学模式要素定义的基础上,以“四新”——“新技术、新媒体、新终端、新环境”作为模式构建的条件支持,在“四新”视域下完成“四环九段”智慧课堂教学模式的构建,并通过案例形式呈现智慧课堂的运行过程,反思智慧课堂在教学实践过程中的应用策略。 展开更多
关键词 四新 智慧课堂 教学模式 教学评价
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基于科研过程的科学数据安全行为研究
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作者 杨燕 阮建海 《知识管理论坛》 2019年第4期218-231,共14页
[目的 /意义]通过界定科学数据安全行为的概念,分析科研活动不同阶段应如何保证科学数据安全,对规范科研人员的科学数据安全行为、促进科学数据安全管理、制定科学数据安全政策、完善科学数据安全管理体系具有重要意义。[方法 /过程]采... [目的 /意义]通过界定科学数据安全行为的概念,分析科研活动不同阶段应如何保证科学数据安全,对规范科研人员的科学数据安全行为、促进科学数据安全管理、制定科学数据安全政策、完善科学数据安全管理体系具有重要意义。[方法 /过程]采用网络调研法,整合信息安全行为和科学数据安全管理的定义,提出科学数据安全行为的概念。在此基础上,从理论出发,结合科学数据管理与共享的实践经验,系统阐述如何通过个人行为保障科学数据安全。[结果 /结论 ]现阶段科学数据安全管理主要针对科学数据管理平台,从行为学视角探讨科学数据安全的研究尚处于起步阶段。本文基于科研过程,从两方面对如何规范科研人员的行为以提升科学数据安全进行分析:其一,对存在科学数据安全风险的阶段,结合科学数据管理的政策对此提出针对性的改进策略;其二,对不存在明显安全风险的阶段,根据国内外科学数据管理的实践经验,提出建议。 展开更多
关键词 科学数据安全行为 科学数据 信息安全行为 科学数据管理
基于网络约束双聚类的癌症亚型分类 预览
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作者 王星 王峻 +1 位作者 余国先 郭茂祖 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1274-1288,共15页
癌症亚型识别在肿瘤异质性分析中具有重要意义.双聚类可以在大规模基因表达数据的基因和样本维度上同时进行聚类分析,发现部分样本在部分基因子集上表达相似的双聚类簇,进而发现相应的癌症亚型,为癌症的精准基因治疗等提供了重要的信息... 癌症亚型识别在肿瘤异质性分析中具有重要意义.双聚类可以在大规模基因表达数据的基因和样本维度上同时进行聚类分析,发现部分样本在部分基因子集上表达相似的双聚类簇,进而发现相应的癌症亚型,为癌症的精准基因治疗等提供了重要的信息.双聚类算法通过结合基因相互作用网络数据,可进一步提高癌症亚型分类的准确度,但已有整合基因网络的双聚类算法通常仅基于基因的度加权选择基因,易受网络中噪声互作的干扰和缺失互作的误导.为此,该文提出了一种基于基因互作网络正则化的双聚类算法(Network Regularized Bi-Clustering algorithm, NetRBC). NetRBC首先通过最小化聚类簇上的均方残差分别求取癌症基因表达数据矩阵上的基因簇和样本簇指示矩阵;然后利用基因网络和基因簇指示矩阵构建图正则项;最后将此正则项结合到基于均方残差的非负矩阵分解中,约束基因簇和样本簇矩阵的协同分解,以期提高癌症亚型分类的精度.在多个癌症基因表达数据上的实验结果表明,NetRBC比已有相关方法能够更准确地区分癌症亚型. 展开更多
关键词 双聚类 均方残差 非负矩阵分解 癌症亚型 基因网络
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查询推荐研究综述 预览
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作者 张晓娟 彭琳 李倩 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期432-446,共15页
查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本... 查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本文以国内外会议、期刊发表的有关查询推荐研究的文献为对象,利用归纳总结方法,首先详细梳理了查询推荐中主流方法——基于简单共现信息的方法、基于图模型的方法以及融合多种信息的方法,然后总结评述了评测方法与指标,最后分析了未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 查询推荐 查询 用户意图 查询会话
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数字PCR仪成像系统的自动对焦算法研究
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作者 陈善雄 彭茂玲 +2 位作者 钱仁飞 单欲立 郑方园 《重庆大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期34-43,共10页
数字PCR仪是一种用于放大扩增特定的DNA片段的数字化仪器,针对电子摄像器件的自动对焦问题,研究分析了已有的SOM神经网络自动对焦方案,提出改进方案-BP神经网络自动对焦。它直接将SOM的输入和实际的焦点位置作为BP神经网络的输入和输出... 数字PCR仪是一种用于放大扩增特定的DNA片段的数字化仪器,针对电子摄像器件的自动对焦问题,研究分析了已有的SOM神经网络自动对焦方案,提出改进方案-BP神经网络自动对焦。它直接将SOM的输入和实际的焦点位置作为BP神经网络的输入和输出,省去原SOM方案中,先分类再与焦点矩阵对应的过程,节省了时间。实验结果表明BP神经网络自动对焦,具有较好的精度,且对焦速度较快。相较于传统对焦方案,设计的自动对焦方案成功实现了对于生物芯片的更快速的对焦。 展开更多
关键词 自动对焦 BP神经网络 聚焦评价函数 聚焦策略
基于算术编码的确定性安全量子通信 预览
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作者 孔奉波 赖红 熊海灵 《光通信技术》 北大核心 2019年第7期31-36,共6页
为了提高量子直接通信的光子利用率和通信效率,基于算术编码提出了一个确定性安全量子通信方案。首先利用喷泉码预先共享少量经典信息,完成测量基信息和解码信息的共享。然后通过简化的算术编码来编码机密信息并制备对应的单光子序列进... 为了提高量子直接通信的光子利用率和通信效率,基于算术编码提出了一个确定性安全量子通信方案。首先利用喷泉码预先共享少量经典信息,完成测量基信息和解码信息的共享。然后通过简化的算术编码来编码机密信息并制备对应的单光子序列进行机密信息的传输,算数编码的使用提高了协议通信效率和光子利用率。使用与BB84协议同样的物理设备可实现该方案。通过安全性分析可知:该方案具有较高的安全性,可抵抗现有的截取-测量-重放攻击、假信号攻击、纠缠附加粒子攻击和光子数分离等攻击手段。 展开更多
关键词 量子直接通信 确定性安全量子通信 单光子 算术编码
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一极两仪:教育大数据与厚数据关系辨析
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作者 涂涛 胡柯铭 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2019年第8期18-22,共5页
大数据赋能教育变革,在促进学情诊断、学习分析、教学评价反馈以及教育智能决策等技术实践运用的同时,也触发了教育数据挖掘和学习分析等教育技术研究热点。如何深度分析、挖掘、利用教育大数据,从而有效发掘教育规律、提升教学绩效、... 大数据赋能教育变革,在促进学情诊断、学习分析、教学评价反馈以及教育智能决策等技术实践运用的同时,也触发了教育数据挖掘和学习分析等教育技术研究热点。如何深度分析、挖掘、利用教育大数据,从而有效发掘教育规律、提升教学绩效、促进学习者个性发展,厘清教育数据本质内涵、建构客观教育数据观是关键。针对目前教育研究数据观存在的维度偏向:重视量化的收集而忽略质性的分析、侧重将非结构化数据转变为结构化、强调相关关系而忽略因果关系,该文引入厚数据概念,分析了厚数据强调定性分析、善于揭示数据背景、侧重发现事物因果关系的特征,阐明教育研究中大数据与厚数据一极两仪、缺一不可的融合互补关系,进而强调理应回归大数据和厚数据原本一体、不可分割的"全数据认知观",深入情景,挖掘厚数据的潜在价值,将大数据和厚数据结合运用在教育技术研究领域中。 展开更多
关键词 教育大数据 厚数据 学习分析 智慧教育
基于归因理论用户偏好提取的协同过滤算法 预览
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作者 毛德磊 唐雁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期225-229,236共6页
协同过滤算法的用户评分与用户偏好之间可能存在偏差,导致推荐准确度降低。为此,提出一种基于归因理论的用户偏好提取算法。基于用户行为的一致性、区别性和正负偏好信息提取用户偏好。融合偏好相似性与评分相似性以获得更优的最近邻集... 协同过滤算法的用户评分与用户偏好之间可能存在偏差,导致推荐准确度降低。为此,提出一种基于归因理论的用户偏好提取算法。基于用户行为的一致性、区别性和正负偏好信息提取用户偏好。融合偏好相似性与评分相似性以获得更优的最近邻集合,计算用户对未评分项目的预测评分值。在通用数据集MoviesLens-1M上进行实验,结果表明,在10%偏好相似性与60%评分相似性的融合条件下,该算法的推荐准确度取得最优值,且优于传统协同过滤算法以及HU-FCF、BM/CPT-V等改进算法。 展开更多
关键词 协同过滤 用户偏好 归因理论 行为信息 个性化推荐系统
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基于查询表达式特征的时态意图识别研究
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作者 桂思思 陆伟 张晓娟 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第3期66-75,共10页
【目的】针对时态意图识别问题,探讨可抽取查询表达式特征的有效性及采用不同类别分类算法的识别准确度,为后续相关研究提供一定的借鉴。【方法】按查询表达式特征与时间的关联性,将其归类为时间无关特征、潜在时间特征、显式时间特征... 【目的】针对时态意图识别问题,探讨可抽取查询表达式特征的有效性及采用不同类别分类算法的识别准确度,为后续相关研究提供一定的借鉴。【方法】按查询表达式特征与时间的关联性,将其归类为时间无关特征、潜在时间特征、显式时间特征。在此基础上,分别采用有监督分类算法及半监督分类算法,探讨采用不同特征组合的有效性及不同分类算法的识别准确度。【结果】在抽取的三类查询表达式特征中,仅使用显式时间特征的平均分类准确率最高,且'查询是否包含年份'这一特征为强特征;使用不同分类算法的识别准确度相差不大;时态意图识别结果优于已有参与时态意图分类子任务(TQIC)测评的成果,平均分类准确率为81.14%。【局限】限于数据集的获取途径,仅对300条查询的时态意图识别效果进行验证;仅考虑已有的查询表达式特征,未提出用于时态意图识别的新特征。【结论】查询表达式特征中与时间关联性高的特征能提高时态意图识别准确度,而基于统计的特征(如查询词长度)对时态意图识别分类准确度的提升效果不明显。 展开更多
关键词 时态意图 有监督分类 半监督分类 特征抽取
基于0-1矩阵分解的蛋白质功能预测
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作者 赵颖闻 王峻 +2 位作者 郭茂祖 张自力 余国先 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期1159-1174,共16页
准确地标注蛋白质功能是功能基因组学的核心任务之一.蛋白质功能标注信息存在大量缺失且功能标签空间巨大.近期一些标签压缩方法被提出并应用于蛋白质功能预测,但是这些方法获取的压缩标签可解释性差,且面临着多标记学习中的阈值划分难... 准确地标注蛋白质功能是功能基因组学的核心任务之一.蛋白质功能标注信息存在大量缺失且功能标签空间巨大.近期一些标签压缩方法被提出并应用于蛋白质功能预测,但是这些方法获取的压缩标签可解释性差,且面临着多标记学习中的阈值划分难题.为解决这些问题,本文提出一种基于0-1矩阵分解的蛋白质功能预测方法 (zero-one matrix factorization, ZOMF). ZOMF首先将蛋白质–功能标签关联矩阵分解成两个低秩0-1矩阵,挖掘蛋白质和功能标签间的内在关联.其次它利用蛋白质互作网和基因本体结构信息分别针对上述两个低秩矩阵定义了平滑正则项,约束指导低秩矩阵的优化.最后它利用优化获取的低秩矩阵重构关联矩阵,进而实现蛋白质功能预测.通过在酵母菌、拟南芥、老鼠和人类数据集上的实验表明, ZOMF比已有的相关算法能够更准确地预测蛋白质功能,它无需对重构的关联矩阵进行阈值划分,压缩的0-1标签可解释性更直观. 展开更多
关键词 蛋白质功能预测 矩阵分解 蛋白质互作网 基因本体 阈值划分
查询歧义性程度自动标注指标的替代性验证研究
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作者 桂思思 张晓娟 王鑫 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第2期79-89,共11页
【目的】针对查询歧义性程度的标注问题,通过分析自动标注指标间的相关性及自动标注指标与人工标注指标的一致性,以期获得在一定程度上能替代其他自动标注指标和人工标注的自动标注指标。【方法】分别选取基于文档、用户以及查询词项特... 【目的】针对查询歧义性程度的标注问题,通过分析自动标注指标间的相关性及自动标注指标与人工标注指标的一致性,以期获得在一定程度上能替代其他自动标注指标和人工标注的自动标注指标。【方法】分别选取基于文档、用户以及查询词项特征的自动标注指标,依据查询词项对应类目的频率改进一种基于查询词项特征的自动标注指标;利用皮尔逊相关系数与对称AP相关系数分析自动标注结果之间的相关性,利用宏平均F1与宏平均准确率分析自动标注指标与人工标注结果的一致性。【结果】自动标注指标之间相关性较弱;本文改进的自动标注指标与人工标注指标之间一致性最高:宏平均F1值与宏平均准确率分别为0.623与0.707。【局限】限于目录型网站的查询词项覆盖率,部分自动标注指标无法用于所有歧义性查询,导致用于检验替代性的歧义查询数量较少。【结论】自动标注指标之间的替代性较弱;查询词项对应类目的频率能提高基于查询词项特征的自动标注指标间一致性;与已有自动标注指标相比,本文改进的自动标注指标与人工标注结果一致性最高,在一定程度上可替代人工标注。 展开更多
关键词 查询歧义性程度 自动标注 人工标注 替代性 相关性 一致性
基于深度学习的多交互混合推荐模型 预览 被引量:2
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作者 李同欢 唐雁 刘冰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期135-141,共7页
传统的推荐系统中,基于矩阵分解的协同过滤方法只考虑单一的评分信息,而且作为浅层模型无法学习到更深层次的特征信息。提出一种基于深度学习的多交互混合推荐模型,通过深度学习模型融合更多的辅助信息作为输入,能够缓解数据的稀疏性问... 传统的推荐系统中,基于矩阵分解的协同过滤方法只考虑单一的评分信息,而且作为浅层模型无法学习到更深层次的特征信息。提出一种基于深度学习的多交互混合推荐模型,通过深度学习模型融合更多的辅助信息作为输入,能够缓解数据的稀疏性问题;利用多层交互的非线性网络结构去学习更抽象、稠密的深层次特征表示;通过对用户和项目的隐表示进行多次内积交互获得不同层次的特征表示结果;聚合所有的交互结果进行预测。在Movieles latest 100K数据集上进行实验,采用RMSE指标进行评估,结果表明所提模型在推荐效果上有所提升。 展开更多
关键词 协同过滤 深度学习 辅助信息 多层交互 神经网络 推荐系统
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