检索结果-南通市图书馆

基于PreHU-tree的高效用项集动态挖掘

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计算机工程与设计 2016年第1期37卷 100-106页

作者：葛娜尹四清中北大学计算机与控制工程学院山西太原030051

针对效用增量挖掘算法在由1-频项生成n-频项时产生大量无用候选频项且不能同时挖掘变化和新增数据集的问题,基于次频繁项的概念,在prelarge-tree结构的基础上每个节点中增加事务加权效用和前缀项集链表,提出一种效用挖掘模式树(PreHU-tr... 详细信息

针对效用增量挖掘算法在由1-频项生成n-频项时产生大量无用候选频项且不能同时挖掘变化和新增数据集的问题,基于次频繁项的概念,在prelarge-tree结构的基础上每个节点中增加事务加权效用和前缀项集链表,提出一种效用挖掘模式树(PreHU-tree)来挖掘变化事务集的高效用项集。通过搜索PreHU-tree各节点的事务加权效用和前缀项集链表直接确定n-频项,结合前缀项集链表中的项集支持度和项的外部效用挖掘变化式高效用频繁项集。实验结果表明,PreHUtree算法在数据更新后能够快速挖掘出高效用项集,具有良好的可扩展性。

关键词：效用挖掘次频繁项集动态挖掘 PreHU-tree 频繁项集

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网络电视推荐系统框架及协同过滤算法的研究

电视技术 2013年第9期37卷 136-138,141页

作者：黄乔尹四清中北大学电子与计算机科学技术学院山西太原030051

针对网络电视推荐系统中通常采用的协同过滤推荐算法的不足,提出了一种将聚类、用户相似—信任关系和项目属性关系相组合的协同过滤推荐技术。该组合推荐技术首先通过聚类分析缩小用户的有效搜索范围,其次通过引入信任关系来提高推荐的... 详细信息

针对网络电视推荐系统中通常采用的协同过滤推荐算法的不足,提出了一种将聚类、用户相似—信任关系和项目属性关系相组合的协同过滤推荐技术。该组合推荐技术首先通过聚类分析缩小用户的有效搜索范围,其次通过引入信任关系来提高推荐的准确性,从而为目标用户提供更好的推荐结果。经过实验表明,该算法提高了推荐质量。

关键词：网络电视推荐系统协同过滤聚类信任

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结合用户偏好和相似性的网络结构推荐算法

计算机工程与设计 2016年第3期37卷 814-818页

作者：李青尹四清中北大学软件学院山西太原030051

网络结构推荐算法在资源分配过程中,仅判断用户是否选择过项目,未考虑用户显式偏好对资源分配的影响,导致推荐项目单一,为此提出一种结合用户偏好和相似性的网络结构推荐算法。在二部图网络结构推荐的基础上,引入用户显式评分,采用最大... 详细信息

网络结构推荐算法在资源分配过程中,仅判断用户是否选择过项目,未考虑用户显式偏好对资源分配的影响,导致推荐项目单一,为此提出一种结合用户偏好和相似性的网络结构推荐算法。在二部图网络结构推荐的基础上,引入用户显式评分,采用最大最小值方法标准化用户不同评分作为网络结构的权值,在资源分配过程中综合考虑项目的度以及用户间相似性对资源分配的影响。实验结果表明,该算法与其它算法相比明显提高了平均排序值(ranking score)和海明距离,提高了推荐的准确性和多样性。

关键词：二部图网络结构用户偏好项目度相似性最大最小值方法

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选择性神经网络集成的微博用户信用评估模型

计算机工程与设计 2018年第5期39卷 1478-1483页

作者：闫瑞姣尹四清中北大学软件学院

为更好地监管微博平台,预防并降低社交失信事件的发生,针对微博用户特征,提出一种基于ReliefF的选择性集成学习的微博用户信用评估模型。利用ReliefF算法剔除冗余和相关性较弱的指标,在集成学习的基础上,采用聚类选择算法挑选分类性能... 详细信息

为更好地监管微博平台,预防并降低社交失信事件的发生,针对微博用户特征,提出一种基于ReliefF的选择性集成学习的微博用户信用评估模型。利用ReliefF算法剔除冗余和相关性较弱的指标,在集成学习的基础上,采用聚类选择算法挑选分类性能较好的基分类器进行最终集成。实验对比分析结果表明,该评估模型在预测精度和运行效率方面有明显的提升,是一种切实可行、有效的评估模型。

关键词：微博信用 BP神经网络选择性集成学习 ReliefF特征选择

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微型计算机硬件基础

微型计算机硬件基础

丛书名：微型计算机实用基础系列丛书

1996年

作者：陶世群尹四清赵瑞莲

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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基于支持向量机回归多属性智能电视电影推荐

电视技术 2015年第6期39卷 32-35页

作者：赵广杰尹四清中北大学计算机与控制工程学院山西太原030051 中北大学软件学院山西太原030051

针对智能电视电影推荐领域,新用户难以推荐问题,提出电影按用户属性过滤的推荐模型。该模型结合电影用户历史评分,由贝叶斯定理得出每个电影对用户属性的概率评分。为用户推荐电影时,由用户属性和概率评分得出电影预测评分列表,进而推... 详细信息

针对智能电视电影推荐领域,新用户难以推荐问题,提出电影按用户属性过滤的推荐模型。该模型结合电影用户历史评分,由贝叶斯定理得出每个电影对用户属性的概率评分。为用户推荐电影时,由用户属性和概率评分得出电影预测评分列表,进而推荐预测评分较高的电影。针对电影属性概率评分间并线性的,提出支持向量机回归的方法,解决用户多属性结合的问题。实验结果表明,该模型提高了召回率。得到结论,该用户多属性推荐模型提高了召回率,并能为新用户推荐。

关键词：电影推荐冷启动支持向量机回归最大最小值方法

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自适应差分曲率正则化的低剂量CT重建算法

计算机工程与设计 2016年第5期37卷 1229-1233页

作者：裴新超尹四清中北大学计算机与控制工程学院山西太原030051

为减少低剂量计算机断层扫描(computed tomography,CT)重建图像时出现的大量条形伪影,提出一种基于差分曲率自适应正则化的低剂量CT重建算法。将差分曲率应用到原有的投影域惩罚加权最小二乘法(penalized weight least square,PWLS)中,... 详细信息

为减少低剂量计算机断层扫描(computed tomography,CT)重建图像时出现的大量条形伪影,提出一种基于差分曲率自适应正则化的低剂量CT重建算法。将差分曲率应用到原有的投影域惩罚加权最小二乘法(penalized weight least square,PWLS)中,差分曲率对图像的边缘、平滑区域以及斜坡结构具有良好的检测性能,可有效地控制平滑区域和边缘区域的扩散程度,自适应地去除重建图像中的条形伪影。实验结果表明,该算法能有效抑制条形伪影的产生,较好保持图像的边缘和细节信息。

关键词：低剂量计算机断层扫描差分曲率惩罚加权最小二乘正则化条形伪影

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利用编码的频繁导出式子树挖掘算法

计算机工程与应用 2011年第24期47卷 121-124,145页

作者：尹四清孔鹏程张素兰中北大学软件学院太原030051 太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

针对频繁导出式子树的特点,给出一种基于编码的频繁导出式子树挖掘算法。该算法通过宽度优先编码来表示原始数据库,使单个投影的规模最小;通过对每个投影编码降低了整个投影库的规模,从而有效地提高了频繁导出式子树的挖掘效率。实验结... 详细信息

针对频繁导出式子树的特点,给出一种基于编码的频繁导出式子树挖掘算法。该算法通过宽度优先编码来表示原始数据库,使单个投影的规模最小;通过对每个投影编码降低了整个投影库的规模,从而有效地提高了频繁导出式子树的挖掘效率。实验结果验证了该算法具有较高的挖掘效率。

关键词：数据挖掘频繁导出式子树投影库编码

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基于半监督学习的双线性映射图像检索

科学技术与工程 2014年第4期22卷 255-259页

作者：高金金尹四清中北大学电子与计算机科学技术学院太原030051 中北大学软件学院太原030051

"语义鸿沟"是基于内容图像检索中广泛存在的问题。近年来,人们为减小语义鸿沟开展了许多研究工作,并将半监督学习方法用于其中。目前,多数的检索方法只考虑数据点的结构信息,或关注点集中在低层特征。为了充分利用结构信息缩小低层特征... 详细信息

"语义鸿沟"是基于内容图像检索中广泛存在的问题。近年来,人们为减小语义鸿沟开展了许多研究工作,并将半监督学习方法用于其中。目前,多数的检索方法只考虑数据点的结构信息,或关注点集中在低层特征。为了充分利用结构信息缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,提出了一种半监督的双映射机器学习图像检索法。该方法在低层特征与标签之间建立双线性映射,最后使用Corel图像库同流行嵌入法进行对比,实验表明所提出的方法在检索过程中可以获得较好的效果,精准率有明显提高。

关键词：基于内容的图像检索(content based image retrieval CBIR) 半监督学习双层映射语义鸿沟