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浅谈提高初中英语复习课效能的教学策略

校园英语 2022年第25期 157-159页

作者：黄瑞阳广西河池市宜州区石别镇石别中学

复习是非常重要的一个流程，能够使学生进一步巩固知识，使学生在这个过程中发现自己的不足。复习的过程是一个自选的过程，是学生一个自我检查，自我提升的过程。对于即将升入高中的初中生而言，复习的效率关系到考试结果，所以如何提... 详细信息

复习是非常重要的一个流程，能够使学生进一步巩固知识，使学生在这个过程中发现自己的不足。复习的过程是一个自选的过程，是学生一个自我检查，自我提升的过程。对于即将升入高中的初中生而言，复习的效率关系到考试结果，所以如何提高复习课的效能需要教师进一步思考。现阶段的英语复习课存在很多问题，本文针对这些问题展开分析，并提出一些有效的策略。

关键词：效能初中英语复习课策略

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基于节点相似性分组与图压缩的图摘要算法

计算机应用 2023年第10期43卷 3047-3053页

作者：宏宇陈鸿昶张建朋黄瑞阳郑州大学网络空间安全学院郑州450002 信息工程大学信息技术研究所郑州450002

针对当前图摘要方法压缩率较高,图压缩算法无法直接被用于下游任务分析的问题,提出一种图摘要与图压缩的融合算法,即基于节点相似性分组与图压缩的图摘要算法(GSNSC)。首先,初始化节点为超节点,并根据相似度对超节点分组;其次,将每个组... 详细信息

针对当前图摘要方法压缩率较高,图压缩算法无法直接被用于下游任务分析的问题,提出一种图摘要与图压缩的融合算法,即基于节点相似性分组与图压缩的图摘要算法(GSNSC)。首先,初始化节点为超节点,并根据相似度对超节点分组;其次,将每个组的超节点合并,直到达到指定次数或指定节点数;再次,在超节点之间添加超边和校正边以恢复原始图;最后,对于图压缩部分,判断对每个超节点的邻接边压缩和摘要的代价,并选择二者中代价较小的执行。在Web-NotreDame、Web-Google和Web-Berkstan等6个数据集上进行了图压缩率和图查询实验。实验结果表明,在6个数据集上,与SLUGGER(Scalable Lossless sUmmarization of Graphs with HiERarchy)算法相比,所提算法的压缩率至少降低了23个百分点;与SWeG(Summarization of Web-scale Graphs)算法相比,所提算法的压缩率至少降低了13个百分点;在Web-NotreDame数据集上,所提算法的度误差比SWeG降低了41.6%。以上验证了所提算法具有更好的图压缩率和图查询准确度。

关键词：图摘要图压缩图查询超边最小描述长度

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基于双词主题模型的半监督实体消歧方法研究

电子学报 2018年第3期46卷 607-613页

作者：张雄陈福才黄瑞阳国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450001

针对实体上下文信息主题漂移的问题,提出一种基于双词主题模型的实体消歧方法.方法考虑到实体在一定语义环境下具有不同的主题,且在同一文档中同时出现的其他实体在一定程度上能够帮助待消歧实体确定所指代内容,利用命名实体构建双词的... 详细信息

针对实体上下文信息主题漂移的问题,提出一种基于双词主题模型的实体消歧方法.方法考虑到实体在一定语义环境下具有不同的主题,且在同一文档中同时出现的其他实体在一定程度上能够帮助待消歧实体确定所指代内容,利用命名实体构建双词的思想,将协同实体关系融合到主题模型中,并在此基础上利用维基百科知识库,进行半监督消歧.本文最后在网络文本数据上进行了相关的实验,验证了所提算法的有效性.实验表明该方法有效的提高了实体消歧精度.

关键词：实体消歧维基百科双词主题模型

一种基于Opinosis图和马尔科夫随机游走模型的多文本情感摘要框架

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电子学报 2017年第12期45卷 3005-3011页

作者：康世泽马宏黄瑞阳国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州 450002

针对在线文本情感摘要生成问题,本文提出了一种基于Opinosis图和马尔科夫随机游走模型的情感摘要框架.首先,该框架将原始文本转化为Opinosis图,并利用其挖掘出文本中的特征词,这些特征词可以用来对原始文本的句子进行分类;其次本文在基... 详细信息

针对在线文本情感摘要生成问题,本文提出了一种基于Opinosis图和马尔科夫随机游走模型的情感摘要框架.首先,该框架将原始文本转化为Opinosis图,并利用其挖掘出文本中的特征词,这些特征词可以用来对原始文本的句子进行分类;其次本文在基于聚类的条件马尔科夫随机游走模型的基础上增加了情感层,改进后的模型可以判断同一聚类中各句子的情感倾向是否具有代表性并结合情感和聚类信息对句子进行排序.实验结果表明,本文提出的方法与基准算法相比在ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)值上具有明显提高.

关键词： Opinosis图马尔科夫随机游走模型情感摘要

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基于模体演化的时序链路预测方法

自动化学报 2016年第5期42卷 735-745页

作者：王守辉于洪涛黄瑞阳马青青国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

时序链路预测是动态网络分析的重要组成部分,具有极大的理论和应用价值.传统的时序链路预测方法往往直接对边的演化规律进行分析,忽略了网络中其他微观结构的演化对链路形成的影响.基于此分析,本文引入非负张量分解和时间序列分析对网... 详细信息

时序链路预测是动态网络分析的重要组成部分,具有极大的理论和应用价值.传统的时序链路预测方法往往直接对边的演化规律进行分析,忽略了网络中其他微观结构的演化对链路形成的影响.基于此分析,本文引入非负张量分解和时间序列分析对网络模体的演化规律进行研究,进而提出一种基于模体演化的链路预测方法.在三个真实数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高链路预测精度.

关键词：时序链路预测复杂网络模体演化非负张量分解时间序列分析

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面向强连接网络图的无损压缩算法

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第1期31卷 31-38页

作者：李政廉吉立新黄瑞阳刘树新国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450003

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问... 详细信息

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.

关键词：网络压缩幂图图搜索模块度网络可视化

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基于非重要节点拆分融合的网络层次压缩算法

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第2期30卷 244-253页

作者：李政廉吉立新黄瑞阳刘树新国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450003

网络压缩是一种简明呈现宏观网络结构的重要网络可视化技术,针对现有压缩方法在节点划分中存在不公平的现象,为了快速呈现不同规模的层次结构,提出一种基于非重要节点拆分融合的网络层次压缩算法.首先在定义节点块及其关系的基础上提出... 详细信息

网络压缩是一种简明呈现宏观网络结构的重要网络可视化技术,针对现有压缩方法在节点划分中存在不公平的现象,为了快速呈现不同规模的层次结构,提出一种基于非重要节点拆分融合的网络层次压缩算法.首先在定义节点块及其关系的基础上提出针对节点块的拓扑结构重要性度量方法;然后利用资源分配和分流原理,提出基于节点拆分的拓扑层次聚合机制方法;最后通过将网络中每一层的非重要节点块拆分融合到与其相邻的节点块中,实现网络结构的快速压缩.实际网络测试结果表明,该算法能够克服传统方法在节点划分中导致的不公平问题;相比其他方法,其能够展现不同层次的网络结构,并具有良好的层次可视化效果.

关键词：网络可视化网络压缩层次结构节点拆分

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基于并行化谱聚类的协同推荐算法研究

中国科学技术大学学报 2016年第1期46卷 82-86页

作者：郑修猛陈福才黄瑞阳国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

随着大规模网络数据的增加,可扩展性成为推荐系统的一个关键因素,为此提出一种基于并行化谱聚类的协同推荐算法.首先通过并行化改进的谱聚类方法对项目进行聚类;然后在基于用户的协同推荐算法基础上,结合已聚类的项目打分信息,提出一种... 详细信息

随着大规模网络数据的增加,可扩展性成为推荐系统的一个关键因素,为此提出一种基于并行化谱聚类的协同推荐算法.首先通过并行化改进的谱聚类方法对项目进行聚类;然后在基于用户的协同推荐算法基础上,结合已聚类的项目打分信息,提出一种改进的相似用户计算方法,并进行推荐;最后在数据集上进行测试.结果表明,该算法可以有效降低时间复杂度,推荐精确度和推荐效率也有显著提高.

关键词：推荐系统协同过滤并行谱聚类

融合互补性外形先验信息的改进参数最小割模型

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中国图象图形学报 2017年第1期22卷 29-38页

作者：黄瑞阳朱俊光国家数字交换系统工程技术研究中心中国人民解放军78102部队

目的似物性推荐为近年来提出的一种快速物体定位方法,而参数最小割模型作为似物性推荐的一种重要模型受到广泛关注。针对传统的参数最小割模型受颜色分布影响较大的问题,提出融合多个具有信息互补作用的外形先验予以改进。方法首先构造... 详细信息

目的似物性推荐为近年来提出的一种快速物体定位方法,而参数最小割模型作为似物性推荐的一种重要模型受到广泛关注。针对传统的参数最小割模型受颜色分布影响较大的问题,提出融合多个具有信息互补作用的外形先验予以改进。方法首先构造了一种数据驱动的基于形状共享的外形先验,以发现具有相似外形的物体区域;其次,从格式塔完形心理学的角度入手,引出了一种测地星形凸面性的外形先验,约束外形的拓扑结构,生成外形不同的物体区域;最后,结合外形先验、颜色分布、边缘响应强度以及尺度线索,构建能量函数以表征新的模型,从而增强模型对复杂颜色分布的鲁棒性。结果分别在Seg VOC12和BSDS300数据集中进行了外形先验有效性验证、复杂颜色分布下算法鲁棒性分析和前沿似物性推荐算法对比分析等实验,结果表明,本文采用融合互补性外形先验能提高候选区域定位精度,具有更好的颜色分布鲁棒性,当颜色简单性位于[0.7,0.8]之间时,算法结合外形先验后平均最佳重叠率最高可达到9.8%的提升,且在与13种具有代表性的似物性推荐算法进行区域级物体定位能力对比实验中,本文算法在不同的重叠率阈值下均达到了相近的查全率。结论本文算法具有更高的前景与背景的区分能力,能够适应各种复杂颜色分布,同时具有较好的物体定位能力。

关键词：参数最小割外形先验颜色分布能量函数测地星形凸面性似物性推荐