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适应Web检索的平滑型排序支持向量机

模式识别与人工智能 2009年第6期22卷 891-897页

作者：何海江长沙学院计算机科学与技术系长沙410003

代价敏感的排序支持向量机将样本的排序问题转换为样本对的分类问题,以适应Web信息检索.然而急剧膨胀的训练样本对使得学习时间过长.为此,文中提出一种支持二次误差的代价敏感的平滑型排序支持向量机(cs-sRSVM),用分段多项式光滑函数近... 详细信息

代价敏感的排序支持向量机将样本的排序问题转换为样本对的分类问题,以适应Web信息检索.然而急剧膨胀的训练样本对使得学习时间过长.为此,文中提出一种支持二次误差的代价敏感的平滑型排序支持向量机(cs-sRSVM),用分段多项式光滑函数近似铰链损失函数,将优化目标转变为无约束问题.再由Newton-YUAN算法求无约束问题的唯一最优解.在排序学习公开数据集LETOR的实验表明,cs-sRSVM与已有的代价敏感排序算法相比,训练时间更短,而检索性能同样出色.

关键词：代价敏感排序支持向量机(RSVM) 二次误差信息检索平滑

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基于排序学习算法的软件错误定位模型研究

电子科技大学学报 2017年第3期46卷 577-582页

作者：何海江长沙学院数学与计算机科学系长沙410022

基于谱的错误定位(SBFL)是减小软件调试困难的有效方法。SBFL方法将运行特征组合成不同的错误定位模型,可这些模型受特定程序及测试集影响,性能并不稳定。基于此,提出一种排序学习方法LTR-sbfl,针对不同的程序及其测试集,能学习到相应... 详细信息

基于谱的错误定位(SBFL)是减小软件调试困难的有效方法。SBFL方法将运行特征组合成不同的错误定位模型,可这些模型受特定程序及测试集影响,性能并不稳定。基于此,提出一种排序学习方法LTR-sbfl,针对不同的程序及其测试集,能学习到相应的错误定位模型。LTR-sbfl首先收集已标注错误语句的程序旧版本,采用与SBFL相同的方法,获得程序语句的运行特征。接着,将错误行与正确行代码的运行特征两两相减,确定为训练数据的一个实例。最后,使用分类算法,从训练数据构造排序模型。在3个基准数据集的实验结果证实,LTR-sbfl的定位精度优于其他SBFL方法。

关键词：错误定位排序学习机器学习程序谱语句可疑度

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截断误差的光滑型支持向量顺序回归

电子科技大学学报 2014年第1期43卷 131-136页

作者：何海江长沙学院计算机科学与技术系长沙410003

支持向量顺序回归算法已成功应用于解决顺序回归问题,但其易受训练样本中野点的干扰。为此,提出一种截断误差的光滑型支持向量顺序回归(TLS-SVOR)算法。学习顺序回归模型时,将错划样本形成的误差s限制在范围u内。TLS-SVOR首先用包含参数... 详细信息

支持向量顺序回归算法已成功应用于解决顺序回归问题,但其易受训练样本中野点的干扰。为此,提出一种截断误差的光滑型支持向量顺序回归(TLS-SVOR)算法。学习顺序回归模型时,将错划样本形成的误差s限制在范围u内。TLS-SVOR首先用包含参数u的分段多项式近似s;再引入光滑型支持向量机分类算法的思路,将优化目标转变为二次连续可微的无约束问题,从而由牛顿法直接求得唯一的决策超平面。采用两阶段的均匀设计方法确定TLS-SVOR的最优参数。实验结果表明,相比其他顺序回归算法,TLS-SVOR在多个数据集能获得更高的精度。

关键词：顺序回归野点分段多项式支持向量机截断误差

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由排序支持向量机抽取博客文章的摘要

电子科技大学学报 2010年第4期39卷 593-597页

作者：何海江陈姝长沙学院计算机系长沙410003 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

提出了一种用平滑型排序支持向量机(Rank-sSVM)抽取博客文章摘要的方法。使用该排序算法抽取的摘要,反映了评论者的意见和博客文集的特性。自动摘要过程中,首先经人工从文章选择重要句子标记为摘要,作为训练对象;再由机器生成表示文章... 详细信息

提出了一种用平滑型排序支持向量机(Rank-sSVM)抽取博客文章摘要的方法。使用该排序算法抽取的摘要,反映了评论者的意见和博客文集的特性。自动摘要过程中,首先经人工从文章选择重要句子标记为摘要,作为训练对象;再由机器生成表示文章语句的特征集,共14个特征,包含标签、评论等博客文章独有的信息;最后用Rank-sSVM学习人工摘要后,将文章所有句子排序,选取最靠前的若干语句构成摘要。该方法在一个中文博客数据集上取得良好效果。

关键词：博客评论信息检索排序学习支持向量机摘要

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中国股市有效性动态变化的实证研究

系统工程理论与实践 2002年第12期22卷 88-92页

作者：史永东何海江沈德华东北财经大学金融学院和金融工程研究中心辽宁大连116025

　收益的显著相关通常称为可预测性.若收益是可预测的,则在一定程度上表明市场是无效的.我们基于可变参数的Kalman滤波模型,利用我国股票市场近10年的数据,通过分析股票收益的可预测性,实证地研究了我国新兴股票市场有效性的动态变化.... 详细信息

　收益的显著相关通常称为可预测性.若收益是可预测的,则在一定程度上表明市场是无效的.我们基于可变参数的Kalman滤波模型,利用我国股票市场近10年的数据,通过分析股票收益的可预测性,实证地研究了我国新兴股票市场有效性的动态变化.结果表明中国股市的有效性是逐步提高的,政策法规的颁布与实施对股市有效性的提高起到了非常重要的积极作用.

关键词：中国有效性动态变化实证股票市场证券市场计量经济学