湖南省教育厅科研基金(09C123)
- 作品数：5 被引量：3H指数：1
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- 适应文档检索的半监督多样本排序学习算法被引量：1
- 2011年
- 针对标记训练集不足的问题,提出了一种协同训练的多样本排序学习算法,从无标签数据挖掘隐含的排序信息。算法使用了两类多样本排序学习机,从当前已有的标记数据集分别构造两个不同的排序函数。相应地,每一个无标签查询都有两个不同的文档排列,由似然损失来计算这两个排列的相似性,为那些文档排列相似度低的查询贴上标签,使两个多样本排序学习机新增了训练数据。在排序学习公开数据集LETOR上的实验结果证实,协同训练的排序算法很有效。另外,还讨论了标注比例对算法的影响。
- 何海江龙跃进
- 关键词：文档检索
- 基于人类视觉特性的文本水印算法研究
- 2012年
- 通过分析人类视觉特性,对文本水印算法进行研究。在此基础上借鉴网络通讯模型构建水印分层模型,针对攻击者对水印文本的破坏,引入差错控制算法,通过分析该文本水印算法有较好的隐蔽性和较高的水印容量。
- 陈翔
- 关键词：人类视觉特性水印容量
- 用于文本认证的脆弱水印研究综述被引量：1
- 2011年
- 用于文本认证的数字水印技术是数字水印核心技术之一.首先总结了当前用于认证的文本水印技术的分类、基本特征以及文本认证系统模型,然后分析了脆弱文本水印的算法和研究现状,最后指出用于文本认证的数字水印技术未来发展的方向.
- 陈翔
- 关键词：数字水印篡改检测
- 快速的多项式平滑型支持向量顺序回归算法
- 2010年
- 支持向量顺序回归是一种重要的有监督排序学习算法。尽管其优化问题规模与样本数呈线性关系,但在学习大容量数据集时,训练速度仍过慢。为此,提出一种支持二次误差的多项式平滑型支持向量顺序回归(psSVOR)算法,其优化方法包括3个步骤:用两个分段多项式函数分别近似(1+x)+和(1-x)+,优化目标转变为二次可微的无约束问题,从而由Newton-YUAN方法直接求平行的多个决策超平面。给出了分段多项式平滑函数的3个性质及psSVOR的收敛定理。另外引入简约核提高非线性psSVOR的优化速度。多个公开数据集及LETOR OSHUMED的实验表明,与传统方法相比,psSVOR的顺序回归性能并不逊色,而训练速度显著快。
- 何海江李方圆
- 适应Web检索的平滑型排序支持向量机被引量：1
- 2009年
- 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.
- 何海江
- 关键词：信息检索
