李敏
- 作品数：9 被引量：45H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于操作历史图的分布式Key-Value数据库一致性检测算法被引量：9
- 2019年
- 分布式数据库系统的副本机制在提高系统可靠性及性能的同时,导致了多副本数据管理的一致性问题;数据一致性的实现需要一致性协议模型来进行预防,也需要一致性检测算法对非一致数据进行检测。首先,对读写操作记录之间的时序关系、安全一致性及并行一致性原则等概念进行定义;其次,根据操作记录集合中读写操作之间的并行与时序关系,提取出操作记录集合向操作记录图转化的规则,并在此基础上设计了操作记录向历史记录图的转化算法;然后,以历史记录图为输入,设计了违反一致性查找算法,查找并返回图中所有违反安全与并行一致性读操作的集合;最后,基于Cassandra进行实验并将读写一致性设置为ONE,通过YCSB产生并行读写压力测试,与同类算法的对比实验验证了所提算法在功能与效率两方面的优越性。
- 廖彬张陶李敏于炯国冰磊刘炎
- 关键词：分布式数据库DAG图
- 融合XGBoost与SHAP模型的足球运动员身价预测及特征分析方法被引量：4
- 2022年
- 随着足球运动全球化程度的不断提升,全球转会市场愈发庞大,然而针对影响转会交易最关键的因素球员身价的深入模型及应用研究还较为缺乏。以国际足球联合会FIFA的官方球员数据库为研究对象,首先,在区分不同球员位置的前提下,运用Box-Cox变换、F-Score特征选择等方法对原始数据集进行特征处理;其次,通过XGBoost构建球员身价预测模型,并与Random Forest,Adaboost,GBDT,SVR等主流机器学习算法进行10折交叉验证实验对比,证明了XGBoost模型在R2,MAE,RMSE这3项指标上的性能优势;最后,在身价预测模型的基础上,融合SHAP框架分析不同位置影响球员身价的重要因素,为球员身价评估、身价对比分析、球员训练策略制定等场景提供决策支持。
- 廖彬王志宁李敏孙瑞娜
- 制度环境、两权分离度和债务融资成本——基于家族上市企业的实证研究
- 中国经济近30年发展的一个显著特征就是家族企业的崛起，家族企业的持续不断的发展也是中国经济保持不断增长的重要动力源之一。相比一般的企业或者国有性质的企业，家族企业拥有特殊的地位，一般表现为终极股东的控制权和现金流权相分离...
- 李敏
- 关键词：制度环境债务融资成本家族企业
- 文献传递
- 融合LightGBM与SHAP的糖尿病预测及其特征分析方法被引量：11
- 2022年
- 人工智能在辅助医疗诊断方面得到广泛关注,对糖尿病预测的相关研究是近年来关注的一个热点问题.以皮马印第安人糖尿病数据集为研究对象,首先,对原始数据进行缺失值填充、异常值分析、标准化处理等工作的基础上,将预处理后的数据作为LightGBM训练模型的输入;其次,与已有工作中基于SVM、随机森林、决策树以及Xgboost等多种机器学习模型进行实验对比,结果表明本文模型在准确率、精确率、召回率、F1值、AUC值5项性能指标上均明显优于对比模型;最后,引入SHAP模型增强模型的可解释性,同时综合比较了LightGBM和Xgboost的特征重要性排序结果,识别出了影响糖尿病的主要因素,为糖尿病的疾病诊断提供决策参考.
- 王鑫廖彬李敏李敏
- 基于XGBoost的在线短租市场价格预测及特征分析模型被引量：15
- 2021年
- 【目的】解决不同特征的房源缺乏合理定价建议的问题。【方法】基于Airbnb平台真实的营业数据,提出一种基于XGBoost的在线短租市场价格预测及特征分析模型。利用Lasso对原始数据进行特征提取并降维,再将特征提取后的数据作为XGBoost的输入,迭代训练获得最佳的预测模型,最后利用SHAP值对模型特征进行解释。【结果】实验结果表明,基于XGBoost的在线短租市场价格预测模型在调优超参数后,RMSE、MAE和R-squared分别能够达到0.091、0.065和0.798,优于4种主要的对比模型。【局限】由于数据源限制,模型训练数据未能与实时在线的业务数据流特征结合,可能导致模型实时适应能力偏弱。【结论】引入SHAP模型增强模型的可解释性,综合XGBoost与RandomForest的特征重要性排序结果,识别出影响房价的关键因素,为房东改进服务质量并提高收益提供决策参考。
- 曹睿廖彬李敏李敏
- A公司财务集中管理模式研究
- 随着移动通信业务和市场的飞速发展，通信行业竞争格局发生改变，A公司所处的内外部环境发生了巨大的变化，对外面临日益激烈的竞争环境，对内经历了高速的发展，所以企业的财务集中管理被赋予了更高的要求。A公司按照集团公司“加强集中...
- 李敏
- 关键词：财务集中管理
- 文献传递
- QPR-NN:一种结合二次多项式回归与神经网络的推荐算法被引量：8
- 2019年
- 针对传统推荐算法不能很好地适应数据高规模及高稀疏性的问题,结合深度学习数据建模的方法,提出了一种结合二次多项式回归与神经网络(QPR-NN)的推荐算法。在对已有特征提取方法缺陷分析的基础上,利用二次多项式回归模型将用户对物品的评分数据进行特征提取及降维,充分挖掘了用户与物品之间的相关性。将特征提取后的数据作为深度学习训练模型的输入,增加输入数据与训练模型之间的匹配度,并将训练得到的模型用于推荐评分预测。在MovieLens与Epinions两组数据集上的实验结果表明:QPR特征提取方法与QPR-NN推荐算法在平分绝对误差与均方根误差评价指标上均优于现有的主流算法,QPR-NN推荐算法可以有效提升推荐准确率。
- 廖彬张陶于炯国冰磊李敏刘炎
- 关键词：特征提取
- CSNEO:协同服务器与网络能耗优化的VM映射算法被引量：1
- 2021年
- 已有针对虚拟机映射问题的研究,主要以提高服务器资源及能耗效率为目标。综合考虑虚拟机映射过程中对服务器及网络设备能耗的影响,在对物理服务器、虚拟机资源及状态,虚拟机映射、网络通信矩阵等概念定义的基础上,对协同能耗优化及网络优化的虚拟机映射问题进行了建模。将问题抽象为多资源约束下的装箱问题与二次分配QAP问题,并设计了基于蚁群算法ACO与局部搜索算法2-exchange结合的虚拟机映射算法CSNEO来进行问题的求解。通过与MDBP-ACO、vector-VM等四种算法的对比实验结果表明:CSNEO算法一方面在满足多维资源约束的前提下,实现了更高的虚拟机映射效率;另一方面,相比只考虑网络优化的虚拟机放置算法,CSNEO在实现网络优化的同时具有更好的能耗效率。
- 廖彬张陶于炯李敏孙瑞娜
- 关键词：能耗优化蚁群算法局部搜索算法
- 央视公益广告的多模态话语分析
- 公益广告,是在一定的历史时期背景下形成的文化产物,主要肩负着向社会公众传播社会主义核心价值观、培养社会道德观念和弘扬社会正气的责任。在新媒体日新月异的更迭和技术的革新中,现在的公益广告已经突破传统的语言单一模式,电视公益...
- 李敏
- 关键词：系统功能语法视觉语法多模态话语分析公益广告
- 文献传递
