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SAMPLE AVERAGE APPROXIMATION METHOD FOR A CLASS OF STOCHASTIC VARIATIONAL INEQUALITY PROBLEMS

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Journal of Systems Science & Complexity 2011年第6期24卷 1143-1153页

作者： Mingzheng WANG Guihua LIN Yuli GAO M. Montaz ALI Institute of Systems Engineering Dalian University of Technology Dalian 116024 China School of Mathematical Sciences Dalian University of Technology Dalian 116024 China School of Computational and Applied Mathematics University of the Witwatersrand Wits-2050 Johannesburg South Africa

This paper considers a class of stochastic variational inequality problems. As proposed by Jiang and Xu （2008）, by using the so-called regularized gap function, the authors formulate the problems as constrained optimization problems and then propose a sample average approximation method for solving the problems. Under some moderate conditions, the authors investigate the limiting behavior of the optimal values and the optimal solutions of the approximation problems. Finally, some numerical results are reported to show efficiency of the proposed method.

关键词： Convergence gap function sample average approximation method stochastic variational inequality.

一种基于二元语义信息处理的多属性群决策方法

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控制与决策 2011年第12期26卷 1881-1885页

作者：张震郭崇慧大连理工大学系统工程研究所辽宁大连116024

为了解决评价信息为语言信息的多属性群决策问题,结合VIKOR方法,提出一种基于二元语义信息处理的多属性群决策方法.该方法使用二元语义信息集结算子获得决策群组的决策信息,通过最大化群效用和最小化个体遗憾来获得决策者满意的折衷方案... 详细信息

为了解决评价信息为语言信息的多属性群决策问题,结合VIKOR方法,提出一种基于二元语义信息处理的多属性群决策方法.该方法使用二元语义信息集结算子获得决策群组的决策信息,通过最大化群效用和最小化个体遗憾来获得决策者满意的折衷方案.该方法计算简单,便于理解,可有效避免信息的丢失和扭曲,并可克服理想解方法不能反映出各方案与正负理想解的接近程度的不足.最后,算例计算结果表明了该方法的有效性.

关键词：多属性群决策语言评价信息二元语义 VIKOR方法

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CRF与规则相结合的中文地名识别

大连理工大学学报 2012年第2期52卷 285-289页

作者：李丽双党延忠廖文平黄德根张颖大连理工大学管理科学与工程学院辽宁大连116024 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

采用递增式学习策略优化条件随机域(conditional random fields,CRF)的特征模板以提高中文地名的识别效果,结合语言学相关知识构建规则库,以弥补机器学习模型获取知识不够全面导致召回率偏低的不足,最终实现了CRF与规则相结合的中文地... 详细信息

采用递增式学习策略优化条件随机域(conditional random fields,CRF)的特征模板以提高中文地名的识别效果,结合语言学相关知识构建规则库,以弥补机器学习模型获取知识不够全面导致召回率偏低的不足,最终实现了CRF与规则相结合的中文地名识别系统.实验结果表明,采用CRF与规则相结合的方法识别中文文本中的地名是有效的,对Bakeoff2007NER任务的MSRA语料进行开放测试,召回率、精确率和F值分别为94.67%、92.35%和93.50%.

关键词：中文信息处理中文地名识别条件随机域基于规则的后处理

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基于条件随机场的汽车领域术语抽取

大连理工大学学报 2013年第2期53卷 267-272页

作者：李丽双党延忠张婧李丹大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024 大连理工大学管理科学与工程学院辽宁大连116024

中文领域术语抽取是中文信息处理领域的一项重要研究任务,在词典构建、领域本体构造等方面有重要的应用.采用条件随机场(conditional random fields,CRFs),从汽车知识网站上爬取网页,预处理后得到纯文本,然后分析汽车领域的术语组成特... 详细信息

中文领域术语抽取是中文信息处理领域的一项重要研究任务,在词典构建、领域本体构造等方面有重要的应用.采用条件随机场(conditional random fields,CRFs),从汽车知识网站上爬取网页,预处理后得到纯文本,然后分析汽车领域的术语组成特点并制定相应的语料标注规则进行人工标注,对汽车领域进行了术语抽取.在使用词和词性特征的基础上增加了词典特征、领域词频和背景领域词频等特征,精确率、召回率和F-值分别达到84.61%、80.50%和82.50%.与其他方法比较说明所提出的汽车领域术语抽取方法是有效的.

关键词：信息抽取领域术语抽取汽车领域术语条件随机场

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基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量

系统工程理论与实践 2013年第4期33卷 1024-1034页

作者：李海林郭崇慧大连理工大学系统工程研究所大连116024 华侨大学工商管理学院泉州362021

特征表示和相似性度量是时间序列数据挖掘的基础工作,其质量好坏直接影响后期的挖掘结果.利用正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示,分析特征维数对时间序列拟合效果的影响,选取部分特征来描述序列的主要形态趋势,提出了... 详细信息

特征表示和相似性度量是时间序列数据挖掘的基础工作,其质量好坏直接影响后期的挖掘结果.利用正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示,分析特征维数对时间序列拟合效果的影响,选取部分特征来描述序列的主要形态趋势,提出了一种鲁棒性较强的形态特征相似性度量方法来近似度量时间序列,且具有较高的相似性度量质量.实验结果表明,基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量方法不仅满足下界要求,具有较好的下界紧凑性和数据剪枝能力,而且在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中取得了良好的效果.

关键词：时间序列相似性度量形态特征正交多项式

基于用户行为特征分析的隐性信任协同过滤推荐方法

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情报学报 2013年第5期32卷 490-496页

作者：李湛吴江宁大连理工大学系统工程研究所大连116024

个性化推荐技术能够根据用户评价项目的信息分析用户的喜好，采用信息的“推”技术为用户决策推送各种有价值的情报。传统的基于用户的协同过滤推荐方法在项目评分矩阵高度稀疏时推荐效果较差。基于用户信任关系的推荐方法，可回避评分... 详细信息

个性化推荐技术能够根据用户评价项目的信息分析用户的喜好，采用信息的“推”技术为用户决策推送各种有价值的情报。传统的基于用户的协同过滤推荐方法在项目评分矩阵高度稀疏时推荐效果较差。基于用户信任关系的推荐方法，可回避评分数据不足的问题，但信任信息的获取存在诸多障碍。因此，本文提出了一种基于隐性信任的协同过滤推荐方法，通过对用户评分行为的分析建立用户对其邻居和对项目的隐性信任模型，根据信任邻居的历史喜好和用户自己的历史喜好向用户推荐感兴趣的项目。实验结果表明本文提出的方法能够为用户提供更准确的推荐结果。

关键词：隐性信任评分行为协同过滤推荐算法

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基于独立成分分析的时间序列谱聚类方法

系统工程理论与实践 2011年第10期31卷 1921-1931页

作者：郭崇慧苏木亚大连理工大学系统工程研究所大连116024

为了对时间序列数据进行聚类分析,提出了一种基于独立成分分析的时间序列多路归一化割谱聚类方法,并给出了利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取和降维的理论解释.该方法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利... 详细信息

为了对时间序列数据进行聚类分析,提出了一种基于独立成分分析的时间序列多路归一化割谱聚类方法,并给出了利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取和降维的理论解释.该方法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用多路归一化割谱聚类方法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法.为了验证该方法的可行性和有效性,将其应用于仿真时间序列数据和实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果.

关键词：时间序列数据挖掘独立成分分析谱聚类

Perturbation analysis for the normalized Laplacian matrices in the multiway spectral clustering method

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Science China(Information Sciences) 2014年第11期57卷 30-46页

作者： BORJIGIN SuMuYa GUO ChongHui School of Economics and Management Inner Mongolia University Institute of Systems Engineering Dalian University of Technology

In this paper, we present a perturbation analysis for the matrices in the multiway normalized cut spectral clustering method based on the matrix perturbation theory. The analytical results show that the eigenvalues and the eigenspaces of the normalized Laplacian matrices are continuous. Therefore, clustering algorithms can be designed according to the special properties of the normalized Laplacian matrices in the ideal case and the method can be extended to the general case based on the continuity of the eigenvalues and the eigenspaces of the normalized Laplacian matrices. The numerical results are consistent with the theoretical results.

关键词： spectral clustering method normalized Laplacian matrices eigenvalue eigenspace matrix per-turbation theory

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本体关系学习方法研究——概念特征词法

系统工程理论与实践 2012年第7期32卷 1582-1590页

作者：于娟党延忠福州大学公共管理学院福州350108 大连理工大学系统工程研究所大连116024

针对领域本体构建过程中获取概念间语义关系的困难,提出了一种新的本体关系学习方法——概念特征词法,支持自动化地构建领域概念问的关系集合.该方法首先基于语境将领域概念表示为特征词向量模型,然后通过计算向量的相似度来确定两个概... 详细信息

针对领域本体构建过程中获取概念间语义关系的困难,提出了一种新的本体关系学习方法——概念特征词法,支持自动化地构建领域概念问的关系集合.该方法首先基于语境将领域概念表示为特征词向量模型,然后通过计算向量的相似度来确定两个概念之间是否存在语义关系.依据领域专家定义的金标准,对概念特征词法的学习结果做了详细的性能分析.结果表明:相较于已有方法,本文方法的准确率和召回率更令人满意.概念特征词法可广泛应用于本体构建、文本挖掘和语义检索等领域。

关键词：领域本体本体学习语义关系特征词