肖菁
- 作品数：27 被引量：118H指数：7
- 供职机构：华南师范大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学生物学理学更多>>
- 基于内容和最近邻算法的多臂老虎机推荐算法被引量：4
- 2019年
- 为有效解决推荐系统的冷启动问题和动态数据建模问题,基于多臂老虎机算法与协同过滤算法,利用用户信息反馈在线及时更新推荐模型;将推荐系统的冷启动问题转化成探索和利用(Explore&Exploit,简称E&E)问题,利用多臂老虎机算法,在引入用户特征为内容的基础上,进一步考虑用户之间的协同作用,提出基于内容和最近邻算法的多臂老虎机推荐算法;采用Movielens和Jester的真实数据集进行对比实验,实验结果表明:k NNUCB算法更优且更具实用性,尤其在解决冷启动问题上效果显著.
- 王高智肖菁
- 关键词：推荐系统最近邻算法冷启动
- 股票价格短期预测的LM遗传神经网络算法被引量：11
- 2012年
- 针对传统神经网络在股票价格预测中易陷入局部最优和预测精度偏低的问题,提出了一种改进的神经网络算法进行求解。改进的算法基于LM算法建立了改进的三层BP神经网络对股票价格建立预测模型,避免算法陷入局部最优,并运用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,提高神经网络对股票价格的预测精度。采用Matlab对上述算法模型进行仿真测试,通过预测4支股票价格的实验证明改进后的神经网络预测算法对股票价格的短期预测有较好的精度和稳定性。
- 肖菁潘中亮
- 关键词：LM算法遗传算法BP神经网络
- 基于用户标注行为的潜在好友推荐被引量：3
- 2015年
- 目前多数社交网络主要根据已有好友关系推荐潜在好友,用户的兴趣爱好不作为主要考虑因素;此外,如何从大量数据中精确地提取用户的兴趣爱好是一项十分艰巨的任务。为此,提出一种在大量标注行为数据中精确挖掘出用户的兴趣爱好,并据此推荐具有相同兴趣爱好的潜在好友的算法——基于标注的好友推荐(FRBT)算法。首先使用词频-逆向文件频率(TF-IDF)对标签进行聚类,将语义相似的标签聚成话题;然后在话题的基础上提出一种新的相似度公式来计算用户相似度;再融合基于话题与基于物品的用户相似度,将相似度较高的用户作为潜在好友进行推荐。在Delicious数据集上以准确率和召回率为指标与item、tag和tri-graph三种算法进行比较,实验验证了该算法能够更准确地为用户推荐兴趣相似的好友。
- 吴不晓肖菁
- 关键词：用户兴趣
- 基于可变染色体长度的遗传K均值聚类算法被引量：8
- 2008年
- 针对传统K-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺点,使用了一种基于可变染色体编码长度的遗传算法对传统K-均值聚类进行改进。该算法可以在事先不确定K值的情况下,通过多次的选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数,以及最优的初始质心集。通过Reuters数据集的实验结果表明,基于该算法的聚类划分结果明显优于传统K-均值聚类算法,并且好过基于固定染色体编码长度遗传算法的K-均值聚类算法。
- 严宇平肖菁
- 关键词：文本聚类K-均值算法遗传算法
- 模糊逻辑遗传算法的新方法被引量：10
- 2008年
- 模糊逻辑是近年来提出的一种自适应调整策略,可以用来动态调整遗传算法的参数,以提高其性能。在此提出一种模糊逻辑遗传算法（FGA）的新模糊控制系统,它根据种群的进化速度和多样性的反馈信息,通过模糊逻辑控制器来对交叉率和变异率进行动态的自适应控制。实验结果表明,提出的FGA相对于简单遗传算法（SGA）,不仅在与实际最优值差值上获得高1~3个数量级的精度,而且还提高了收敛的速度,较好地解决了SGA容易陷入早熟状态、某些函数进化速度慢等问题。
- 蓝璐恺朱建伟刘伟莉袁毅锐胡晓敏肖菁张军
- 关键词：遗传算法模糊逻辑自适应控制种群多样性
- 改进并行蚁群算法求解置换流水线调度问题被引量：5
- 2010年
- 为了解决置换流水线的调度问题,提出了改进的并行蚁群算法。针对置换流水线问题本身的特性,在蚂蚁系统算法(ACS)的基础上,设计出了新的启发式信息算法。在计算大数据量的情况下,通过设计的新规律对数据进行分组,并对分组进行并行计算,然后合并各组最优解来问题的最优解。实验结果表明,该改进方法行之有效,新的启发式信息提高了解的质量,而按数据规律的分组并行不仅缩小查找最优值时间,相比于随机分组的并行算法,更加提高了解的质量。
- 黄华肖菁张军
- 关键词：蚁群系统信息素启发式算法
- 知识图谱如何赋能课堂教学评价?——以小学阶段优质数学课“平行与垂直”为例被引量：15
- 2023年
- 课堂教学是学校教育和人才培养的主阵地,而课堂教学评价是影响教育教学质量的关键。为了提高课堂教学评价的有效性和科学性,文章基于知识图谱,通过文本分词、关键词抽取、知识点挖掘、语义表征、相似度计算五个环节,提炼课堂教学中的关键内容并以可视化形式呈现知识点之间的复杂关系,进而通过与教学设计中的关键内容相对照,客观监测真实课堂教学在多大程度上实现了预定的教学目标。为验证知识图谱在课堂教学评价中的应用效果,本研究以小学阶段优质数学课“平行与垂直”为例,展现知识图谱赋能课堂教学评价的过程,结果显示知识图谱能被有效应用于课堂教学评价。文章的研究有助于教师客观地了解教学水平、完善教学策略,创建优质课堂,并为教师专业发展和教育质量监测提供数据支撑。
- 宋宇肖菁汤娜刘冰曼贾琛琛
- 关键词：知识图谱课堂教学评价关系网络语义匹配
- 人工智能被引量：2
- 2010年
- 为更好的求解作业车间调度问题，针对基本蚁群算法求解作业车间调度问题容易进入局部最优问题的情况，提出了一种基于信息素调整的蚁群算法。该算法通过判断信息素矩阵中最大值与最小值之间的比值，当该比值达到算法设定的阀值时，根据相应策略对信息素矩阵进行调整，有效地缩小了信息素之间的差距，有利于跳出局部最优状态；给出了该算法实施的具体步骤。用该算法求解作业车间调度问题，仿真实验结果表明，该算法与基本蚁群算法相比在收敛速度和计算最优解方面都有了改进。
- 付治政肖菁张军
- 关键词：作业车间调度问题蚁群算法信息素
- 一种求解数学应用题的多粒度图神经网络编码器被引量：1
- 2023年
- 近几年,数学应用题自动解答(Math Word Problems,MWP)的研究受到越来越多学者关注,大多数研究的重点是对编码器的改进。然而目前的研究在编码器的改进方面还存在以下问题:(1)输入文本的颗粒度一般是字级别,这会导致泛化能力不足;(2)大多数模型对文本信息的挖掘没有充分利用文本内实体、词性等信息,只是停留在时序信息层面。该文针对以上问题,在双向GRU(Gated Recurrent Unit)的基础上提出了一种新颖的基于多粒度分词和图卷积网络的编码器结构(Multi-grained Graph Neural Networks,MGNet)。多粒度分词是通过对文本的每个词进行不同颗粒度的分词,增加了样本容量,并且通过引入一些噪声样本,提高了模型的泛化能力。图卷积神经网络通过构建文本内实体、数字、日期之间的不同的属性图,对它们之间隐含的关系进行建模。在Math23K和Ape210K数据集的实验显示,该文提出的模型MGNet准确率分别达到77.73%和80.8%。
- 黄林嘉肖菁曹阳
- 关键词：多粒度数学应用题人工智能
- 基于网络的媒体流同步算法被引量：7
- 2000年
- 分析了网络中多媒体传输同步的基本问题，在包交换网络基础上，提出了一种计算单媒体流的端到端延迟、缓冲区大小的方法，而且分析了源端和目的端时钟不同步问题。
- 肖菁商卫东
- 关键词：多媒体媒体流网络通信
