国家自然科学基金(61272277)
- 作品数：34 被引量：184H指数：6
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- 相关机构：武汉大学上海电力学院汉口学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程更多>>
- 基于二维可变邻域编码方式的混合遗传算法
- 2014年
- 针对现有混合遗传算法无法兼顾有效性及高效性的问题,提出一种基于二维可变邻域编码方式的新型混合遗传算法(VNHGA)。首先提出了一种将个体"基因型"与"邻域型"分开编码、同步遗传的新型编码方式,以替换传统二进制编码方式;然后设计了一种稳定变异算子,以替换传统变异算子来提高效率。通过多维函数最小值问题对VNHGA进行测试:首先验证采用所提二维可变邻域编码方式后,使用"鲍德温(Baldwin)效应"作为将局部搜索嵌入传统遗传算法策略时,相对于基于"拉马克(Lamarckian)进化"的嵌入策略,仍然具有采用传统二进制编码方式时的特性,即具有良好有效性但高效性不足;其次验证引入稳定变异算子后,算法在保持其有效性的同时提升了效率,运行时间缩短到之前的50%左右;最后,与两种改进混合遗传算法进行比较,验证所提算法优势。结果表明VNHGA兼具有效性与高效性特点,可用于解决最优化问题。
- 朱碧颖朱福喜刘克刚粟藩臣
- 关键词：混合遗传算法变异算子局部搜索遗传算法
- 基于云计算的大数据服务资源评价方法被引量：13
- 2018年
- 随着大数据服务领域引入云计算技术,需要调动的云服务资源增多且其拓扑结构变得复杂,因此传统基于服务质量(QoS)的加权评价方法无法动态地评价云计算服务资源的有效性和准确性。针对此问题,文中提出了一种基于博弈优化调度的筛选加权评价方法。此方法引入了用户的体验质量(QoE)评价指标,充分考虑了动态调度的业务和时延特性,通过多个指标的博弈,得到加权评价的参数的纳什均衡点。仿真实验结果表明,所提评估方法能够准确地评价云计算服务资源调度的有效性和准确性,并且适合大数据服务业务的拓展。
- 阳小兰钱程钱程
- 关键词：云计算资源调度
- 基于属性提升与局部采样的推荐评分预测被引量：6
- 2016年
- 评分预测问题是推荐系统研究的一个分支.在上下文感知推荐(Context-Aware Recommendation,CAR)中,常常需要考虑上下文因子(或称属性)对评分预测效果的影响.现有模型大多是捕捉单个属性的特征并加上多个属性间的相互作用(简称属性交互)实现评分预测.然而,有些算法在捕捉属性间的相互作用时没有针对性,使一些属性交互对预测结果没有帮助,甚至降低模型性能;而且,在实现属性交互时,很多算法只是单纯地使用固定的属性值,没有从某个方面挖掘出它们的潜在特征.为了解决这些问题,文中提出了属性提升(Attribute Boosting,AB)框架,从用户、物品与属性类型3个方面分别与属性进行交互.这种更精细的建模方式使属性能够自动地适应用户偏好、物品关联与类型特征,并能在评分预测中充分地发挥作用.在此基础上,文中结合概率图模型的低秩近似能力和随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)的快速训练优势,在算法性能和训练效率上进行权衡,设计了局部采样(Partial Sampling,PS)方法学习属性提升框架的参数,最终构成完整的属性提升与局部采样(Attribute Boosting with Partial Sampling,ABPS)模型.实验证明,ABPS模型通过有针对性的属性交互,能有效地挖掘出属性有用的隐含特征,从而减少盲目交互带来的消极影响;利用局部采样,该模型能使用更低的特征维度描述个性化信息,取得比其他模型更好的效果.
- 郑麟朱福喜姚杏
- 关键词：推荐系统评分预测数据挖掘
- 基于读者视角的文本情感分类被引量：1
- 2014年
- 从读者的角度对文本情感进行分类.训练样本集以新闻文章作为样本实例,以文章后读者的投票信息作为样本类别标注的先验知识.针对该不完备的数据集提出了一种半监督学习的分类模型,分类方法采用朴素贝叶斯分类法和EM算法相结合.实验证明该方法不仅简单有效,而且具有较高的分类性能.
- 卢露魏登月
- 关键词：情感分类期望最大化算法朴素贝叶斯后验概率
- 基于模拟退火思想的遗传算法参数选择被引量：6
- 2014年
- 在对遗传算法参数选择问题实质进行分析的基础上,权衡各元启发算法特点,提出了一种基于模拟退火思想的遗传算法参数优化方案。旨在为遗传算法选择优质参数,使其算法实例的性能得到有效提升。在实验部分,选择全面试验法作为对照组。验证了若采用该算法优化而得的参数,可使算法实例收敛速度快并且得到高质量解,提高遗传算法解决优化问题的能力。
- 方睿朱碧颖粟藩臣
- 关键词：遗传算法参数选择模拟退火
- 基于熵正则L0梯度最小化模型的图像平滑方法被引量：4
- 2018年
- 图像平滑是计算机图像和视觉领域中的一项基本任务,L0梯度最小化模型是该领域效果较好的图像平滑处理方法之一。但是该方法存在着严重的阶梯效应,且缺乏对噪声的鲁棒性。为了克服这些缺点,本文提出了一种基于熵正则的L0梯度最小化模型的图像平滑方法。首先,采用快速局部均值滤波算法预处理图像,并将处理后的图像运用到L0梯度最小化模型中,以此减少噪声点对图像平滑的影响;然后,为更好地刻画处理后图像与原始图像的相似度,保护其边缘信息,引入熵因子作为模型正则项,以减轻阶梯效应对图像平滑效果的影响;最后,运用交替迭代寻优方法,求解能量函数的最优解,继而得到最终平滑图像。为验证所提方法的有效性,利用大量图像进行实验,实验结果表明:与L0梯度最小化模型、RTV模型、DTV模型、Superpixel L0模型相比,所提模型能够获得更好的平滑效果的同时,较好地克服阶梯效应,且对噪声的鲁棒性也有一定程度的提高。
- 甘霞朱福喜冯浩
- 关键词：图像平滑图像预处理能量函数
- 一种自适应的情感灰色预测模型被引量：1
- 2017年
- 目前,一些研究工作已使用评论中蕴含的情感信息对产品的销量进行预测,这些预测方法大部分偏重于评论的整体情感或情绪,忽略了产品特征的情感信息.针对这一问题,本文提出了一种自适应的情感灰色预测模型(Adaptive Sentiment Grey Prediction M odel,ASGPM).在预测时,首先通过条件随机场模型建立产品特征库,并量化情感词典中情感词的情感强度;然后从评论中计算产品多个特征的情感强度,每个特征的情感强度分别与产品销量建立自适应的灰色模型(Adaptive Multivariable Grey M odel,AM GM),并进行销量预测;最后,将产品销量与多个销量预测结果通过ASGPM模型进行预测.实验结果表明,该预测方法销量的动态预测方法中具有较好的预测性能.
- 周孟朱福喜朱昌盛
- 关键词：情感分析销量预测
- 基于情感标签的极性分类被引量：4
- 2017年
- 情感极性分析是文本挖掘中一种非常重要的技术.然而在不同领域中,很多情感极性分类系统存在分类精度低和缺少大量标注数据的缺陷.针对这些问题,提出了一种基于情感标签的极性分类方法.首先通过所有文本建立Sentiment-Topic模型,抽取出文本的情感标签;然后利用情感标签将文本划分为两个子文本,并通过Co-training算法对子文本进行分类;最后合并两个子文本的分类结果,并确定文本的情感极性.实验结果表明该方法具有较高的分类精度,而且不需要大量的分类样本.
- 周孟朱福喜
- 关键词：半监督学习
- 基于深度游走模型的标签传播社区发现算法
- 2018年
- 针对传统标签传播算法准确率较低的问题,提出一种基于深度游走模型的改进标签传播算法。以社会网络作为深度游走模型的输入,通过深度随机游走的方式对网络中的节点进行采样得到随机序列,并基于Skip Gram模型对其进行神经网络训练。运用层次Softmax对Skip Gram模型进行求解,得到节点的特征向量后在邻居节点之间计算节点相似度,将其作为标签传播概率的权重进行标签的传播迭代,最终得到社区发现的结果。在6个真实网络数据集和合成数据集上进行实验,结果表明,与传统标签传播算法相比,该改进算法具有较高的准确率,尤其对于节点个数在100以上的真实网络,Q值提高10%以上。
- 冯曦朱福喜刘世超
- 关键词：特征向量节点相似度
- 基于邻居选取策略的人群定向算法被引量：3
- 2017年
- 人群定向是广告推荐系统中的一种重要技术,它是通过分析种子人群的行为数据,找出潜在的目标人群,而现有人群定向算法大多依赖于传统的协同过滤推荐算法.由于传统的协同过滤算法具有推荐精度低和抗攻击能力较弱的问题,为了解决这些问题,提出了一种基于邻居选取策略的人群定向算法.1)通过用户行为相似,动态选择出与种子人群具有相似行为的用户;2)以用户特征和用户行为作为邻居选取的依据,通过用户相似度从行为相似人群中选择出每个种子用户的邻居,并将所有的相似邻居作为候选人群;3)通过基于邻居选取策略的人群定向算法,从候选人群中择出潜在的目标用户,以完成人群定向.实验结果表明:与现有方法相比,该方法不仅提高了人群定向的精度,而且也增强了系统的抗攻击能力.
- 周孟朱福喜
