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高校理工科课程思政教育融合模式与途径探讨

科教导刊（电子版） 2024年第8期 162-164页

作者：陈南平余敦辉湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉 430062 湖北智能感知系统与安全教育部重点实验室湖北武汉 430062 大数据智能分析与行业应用湖北省重点实验室湖北武汉 430062

在理工科课程思政教育教学改革中,面临课程实践性、专业性和操作性较强且差异较大,难以发掘与思政元素契合的融汇点等现实问题.针对这一难题,文章以数据科学与大数据专业课程为例,探索将思政理念渗入理工科课程的行之有效的融合模式,以... 详细信息

在理工科课程思政教育教学改革中,面临课程实践性、专业性和操作性较强且差异较大,难以发掘与思政元素契合的融汇点等现实问题.针对这一难题,文章以数据科学与大数据专业课程为例,探索将思政理念渗入理工科课程的行之有效的融合模式,以及相对普遍适用的实施途径,从而最大限度地发挥课程思政的育人功效.

关键词：思政教育理工科课程数据科学与大数据专业

来源：博看期刊评论

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基于知识蒸馏的企业命名实体识别模型

计算机工程 2023年第5期49卷 90-96页

作者：毛亮赵林均余敦辉孙斌湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术中心武汉430062

BERT词嵌入模型能够解决简单命名实体识别模型预测精度低的问题,但基于BERT类的复杂词嵌入模型具有计算复杂度高、模型预测时间过长等缺陷。针对该问题,构建基于知识蒸馏的命名实体识别模型,将BERT+CRF模型作为教师模型,获取较高的命名... 详细信息

BERT词嵌入模型能够解决简单命名实体识别模型预测精度低的问题,但基于BERT类的复杂词嵌入模型具有计算复杂度高、模型预测时间过长等缺陷。针对该问题,构建基于知识蒸馏的命名实体识别模型,将BERT+CRF模型作为教师模型,获取较高的命名实体识别精度,并基于模型结构相似原则将BiGRU+CRF作为学生模型,在学生模型训练的过程中进行知识蒸馏。知识蒸馏根据教师模型Softmax层和学生模型Softmax层输出的标注概率矩阵分别作为教师模型的知识和学生模型的知识,通过均方损失函数计算教师模型知识与学生模型知识之间的差距,将获得的结果作为软标签误差,将学生模型预测的标签结果与真实标签之间的误差作为硬标签误差,总误差为软标签误差与硬标签误差的加权和,通过误差反向传播进行模型的训练,在减小总误差的同时缩小教师模型知识与学生模型知识之间的差距,使学生模型预测精度接近教师模型。最终使用学生模型进行预测,在接近教师模型预测精度的同时保证相对较短的预测时间。在DuIE2.0数据集上的实验结果表明,该命名实体识别模型在F1值损失2.6%的情况下,可使模型参数规模缩小93.7%,从而缩短了65.2%的运算时间。

关键词：知识蒸馏命名实体识别教师模型学生模型 BERT模型

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融合评论文本和评分矩阵的电影推荐算法研究

小型微型计算机系统 2022年第10期43卷 2063-2069页

作者：张蕗怡余敦辉湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术中心武汉430062

针对电影推荐领域评论文本信息在传统推荐中未被充分利用,推荐准确度不高的问题,提出一种融合评论文本和评分矩阵的电影推荐算法.首先通过基于自注意力机制的双向门控循环单元神经网络对电影的高质量评论文本进行建模,提取评论文本中的... 详细信息

针对电影推荐领域评论文本信息在传统推荐中未被充分利用,推荐准确度不高的问题,提出一种融合评论文本和评分矩阵的电影推荐算法.首先通过基于自注意力机制的双向门控循环单元神经网络对电影的高质量评论文本进行建模,提取评论文本中的特征,构建电影评论特征矩阵.同时使用隐语义模型对用户评分矩阵进行分解,得到用户潜在兴趣矩阵和电影潜在特征矩阵.最后通过改进的DeepFM融合电影评论特征矩阵和电影潜在特征矩阵得到电影综合得分并形成推荐列表,以达到推荐的目的.实验结果表明,与其他几种电影推荐算法相比,在AUC、F-Score、RMSE上平均提升分别约7.37%、9.32%、8.23%,最高提升分别为11.60%、15.22%、12.79%.

关键词：推荐算法门控循环单元自注意力机制评分矩阵隐语义模型

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基于消极相似性的自适应社会化推荐

计算机应用 2023年第8期43卷 2439-2447页

作者：周寅莹周允升余敦辉孙军湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术研究中心(湖北大学) 武汉430062

社会化推荐旨在融合社会关系改善传统推荐算法的推荐效果。当前基于网络嵌入(NE)的社会化推荐算法面临两个问题:一是在构建网络时未考虑对象间的不一致性,并且倾向于利用获取难度大、约束条件多的积极对象来约束算法;二是这些算法未能... 详细信息

社会化推荐旨在融合社会关系改善传统推荐算法的推荐效果。当前基于网络嵌入(NE)的社会化推荐算法面临两个问题:一是在构建网络时未考虑对象间的不一致性,并且倾向于利用获取难度大、约束条件多的积极对象来约束算法;二是这些算法未能依据评分数量消除算法训练中的过拟合。因此,提出一种基于消极相似性的自适应社会化推荐(ASRNS)算法。首先通过一致性分析构建具有正向相关性的同构网络;接着联合加权随机游走与Skip-Gram算法得到嵌入向量;然后计算相似度,并从消极相似性的角度来约束矩阵分解(MF)算法;最后基于自适应机制将评分数量映射到理想评分数量区间,并对算法偏置项施加不同的惩罚。在FilmTrust和CiaoDVD数据集上实验结果表明,与协同用户网络嵌入(CUNE)算法、一致性邻居聚合的推荐(ConsisRec)算法等算法相比,ASRNS的均方根误差(RMSE)分别至少降低了2.60%和5.53%,平均绝对误差(MAE)分别至少降低了1.47%和2.46%。可见,ASRNS不仅可以有效降低评分预测误差,还能显著改善算法训练过程中的过拟合问题,对不同评分数量的对象都具有较好的健壮性。

关键词：社会化推荐网络嵌入消极相似性自适应机制矩阵分解

基于亲和力与研究方向覆盖率的审稿人推荐算法

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计算机应用 2023年第2期43卷 430-436页

作者：钟磊周允升余敦辉崔海波湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术研究中心(湖北大学) 武汉430062

针对现有审稿人推荐算法主要通过亲和力分数分配审稿人,而忽略了审稿人与论文研究方向匹配的问题,提出一种基于亲和力与研究方向覆盖率的审稿人推荐算法(ARDC)。首先,根据研究方向在待审论文和审稿人论文组中出现的频数,确定论文选择审... 详细信息

针对现有审稿人推荐算法主要通过亲和力分数分配审稿人,而忽略了审稿人与论文研究方向匹配的问题,提出一种基于亲和力与研究方向覆盖率的审稿人推荐算法(ARDC)。首先,根据研究方向在待审论文和审稿人论文组中出现的频数,确定论文选择审稿人的次序;然后,综合审稿人和论文间的亲和力得分以及审稿人对论文的研究方向覆盖得分,来计算审稿人对待审论文的综合审阅得分,并依据轮询调度得到论文预分配审稿小组;最后,对预分配审稿小组进行利益冲突检查与消解以实现最终的审稿小组推荐。实验结果表明,与基于松弛迭代的分配算法(FairIR)和同行评审公平分配算法(PR4A)等基于分配的审稿人推荐算法相比,所提算法在牺牲少量亲和力的情况下,将研究方向覆盖得分平均提高了38%,从而确保推荐结果更加准确合理。

关键词：审稿人推荐亲和力分数主题模型利益冲突轮询调度

融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐

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计算机应用 2022年第12期42卷 3671-3678页

作者：周寅莹章梦怡余敦辉朱明湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术研究中心(湖北大学) 武汉430062

针对现有的社会化推荐算法大都忽略了物品间的关联关系对推荐精度的影响,并且未能将用户评分与信任数据进行有效结合的问题,提出一种融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐算法(SocialTS)。首先,将用户间的评分相似度与信任隐含... 详细信息

针对现有的社会化推荐算法大都忽略了物品间的关联关系对推荐精度的影响,并且未能将用户评分与信任数据进行有效结合的问题,提出一种融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐算法(SocialTS)。首先,将用户间的评分相似度与信任隐含相似度进行线性组合以得到用户间可靠的相似朋友;然后,将信任关系融入到项目的相关性分析中,从而得到修正后的相似项目;最后,将相似用户、项目作为正则项添加到矩阵分解(MF)模型下,从而获取用户、项目更准确的特征表示。实验结果表明,当潜在特征维度为10时,与主流的社会化推荐算法TrustSVD相比,SocialTS在FilmTrust和CiaoDVD数据集上的均方根误差(RMSE)分别降低了4.23%和8.38%,平均绝对误差(MAE)分别降低了4.66%和6.88%。SocialTS不仅可以有效改善用户冷启动问题,还能较为准确地预测不同评分数量下用户的实际评分,且具有良好的鲁棒性。

关键词：社会化推荐冷启动信任隐含相似度信任关系矩阵分解

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基于RGPS的领域模型权重动态设置算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2010年第6期38卷 36-39页

作者：余敦辉何克清李兵武汉大学软件工程国家重点实验室湖北武汉430070 湖北大学数学与计算机科学学院湖北武汉430062

提出了基于需求动态优先级排序算法的领域资产权重设置方法,建立领域资产的权重和用户最近的访问频度的关系,即能根据用户的即时需求,动态计算用户所提出的需求的优先级,进而求得各个领域模型的权重值;讨论了该算法在网络化软件开发的... 详细信息

提出了基于需求动态优先级排序算法的领域资产权重设置方法,建立领域资产的权重和用户最近的访问频度的关系,即能根据用户的即时需求,动态计算用户所提出的需求的优先级,进而求得各个领域模型的权重值;讨论了该算法在网络化软件开发的领域建模与管理工具中的具体应用.解决了领域资产的演化对象选择问题,为实施领域模型的演化提供了技术手段.

关键词：网络式软件领域模型权重设置算法排序算法需求优先级

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面向图注意力网络的突发热点事件联合抽取

小型微型计算机系统 2023年第5期44卷 902-909页

作者：徐子路朱睿莎余敦辉邢赛楠湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术中心武汉430062

当前,突发热点事件的传播日益迅猛与广泛.如何通过事件抽取准确快速地抽取出事件触发词及其事件元素,有助于决策者分析舆情态势、引导社会舆论.针对现有事件抽取方法多是从单个句子中抽取事件元素,而突发热点事件的事件元素往往分布在... 详细信息

当前,突发热点事件的传播日益迅猛与广泛.如何通过事件抽取准确快速地抽取出事件触发词及其事件元素,有助于决策者分析舆情态势、引导社会舆论.针对现有事件抽取方法多是从单个句子中抽取事件元素,而突发热点事件的事件元素往往分布在多个句子当中的问题,提出了一种基于图注意力网络的突发热点事件联合抽取方法,该方法分为三个阶段:基于TextRank的事件句抽取、基于图注意力网络的篇章级事件联合抽取、突发热点事件补全.在抽取出新闻主旨事件以后对整篇新闻做事件抽取,利用候选事件与新闻主旨事件的事件向量相似度以及事件论元相似度对该新闻主旨事件进行补全.实验结果表明,该方法在DUEE1.0数据集上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到83.2%、59.1%;在中文突发事件语料库上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到82.7%、58.7%,验证了模型的合理性和有效性.

关键词：事件抽取联合方法事件触发词抽取论元角色抽取图注意力网络

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基于动态效用的时空众包在线任务分配

电子与信息学报 2018年第7期40卷 1699-1706页

作者：余敦辉张灵莉付聪湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062

为提升众包任务在线分配的总体效用,该文提出一种适用于时空众包环境的在线任务分配方法。该方法针对时空众包环境下的在线任务分配问题,首先提出一种以众包任务为中心的K最近邻算法来进行候选众包工人的选择,进而设计一种基于动态效用... 详细信息

为提升众包任务在线分配的总体效用,该文提出一种适用于时空众包环境的在线任务分配方法。该方法针对时空众包环境下的在线任务分配问题,首先提出一种以众包任务为中心的K最近邻算法来进行候选众包工人的选择,进而设计一种基于动态效用的阈值选择算法,实现众包工人与任务的最优分配。实验结果显示,文中所提出算法具有较好的有效性和可行性,并能在一定程度上保证众包工人的可靠性,优化平台总效益。

关键词：任务分配时空众包 K最近邻算法阈值选择算法