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1.
社交网络结构错综复杂,主题社区是进行个性化推荐和商业推广的重要途径之一。然而,现有主题社区挖掘方法,要么仅基于链接关系和文本信息挖掘主题社区,要么在已划分社区的基础上挖掘主题,忽略了主题与社区的相互作用,导致社区内部话题相似度不高。因此,提出新的社区主题计算方法,进而建立一种融合主题相似度权重的主题社区发现模型(TSWTCD)。利用文本信息提取主题,计算节点间主题相似度作为链接权重,将链接权重作为模块度参数划分社区。最后,根据提出新的社区主题计算方法得到社区主题。基于真实数据集的实验结果表明,TSWTCD模型提升了挖掘主题社区的质量。  相似文献   
2.
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。  相似文献   
3.
为了提升煤矿车辆异常行为检测水平,设计了基于红外遥感信息的煤矿车辆异常行为检测方法。该方法引入清晰度权重以及拉伸系数实现红外遥感图像中目标煤矿车辆部位的局部增强,利用均值漂移算法跟踪增强后的红外遥感图像中目标煤矿车辆,依据煤矿车辆跟踪结果提取煤矿车辆运动方向、运动速度以及运动方向3项异常行为检测参数,采用加权融合方法处理煤矿车辆异常行为检测参数的状态函数,融合结果高于所设定阈值时,煤矿车辆存在异常行为,否则煤矿车辆为正常行驶状态。实验结果表明,该方法可利用煤矿车辆位置、车辆行驶速度以及车辆方向变化检测煤矿车辆异常行为,具有较高的应用性。  相似文献   
4.
王欣  赵鹏  李清扬  田平芳 《化工学报》2021,72(5):2426-2435
半导体合成生物学是研究半导体技术与合成生物学之间协同作用的一门交叉学科。其涉及的活细胞-半导体材料杂合体系具有独特的能量和信号转导机制,不仅维持活细胞的代谢能力,而且保留半导体材料的光电学物理特性,在化工、通讯、计算、能源及医疗等领域具有广阔的应用前景。综述了半导体合成生物学在生物催化、智能生物传感以及新型DNA数据存储领域的最新研究进展,讨论了目前研究面临的技术难题及解决方案,旨在为合成生物学和半导体技术这两个影响化工发展的领域提供有价值的参考。  相似文献   
5.
薛亮  王缙  王金龙  王燕龙 《计算机应用研究》2021,38(10):3115-3119,3124
在采用非正交多址接入技术的无线携能通信网络中,窃听者的存在和不同用户配对方式将影响网络的保密能量效率.为寻求保密能量效率最大化支配下的网络资源配置方案,提出了一种改进的群智能搜索算法用于解决此非凸优化问题.改进的群智能搜索算法采用共生生物搜索技术,增强了对可行域的局部搜索能力.仿真结果表明,不同的用户配对方式在单时隙或多时隙场景下具有相异特征,改进后的群智能搜索算法比其他基线算法具有更佳的网络性能,为多输入多输出非正交多址接入无线携能通信网络中通信安全及能量效率的研究提供了依据.  相似文献   
6.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。  相似文献   
7.
开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。  相似文献   
8.
吴幸智  吴峰  范君柳 《软件》2021,(1):15-18
随着社会的进步,关于人类认知能力的研究深入开展,建构主义理论是认知领域一项重要的成果。根据建构主义理论,人们不断探索教育教学的新方法,提高教学质量。本文在建构主义理论指导下,结合图像信息处理课的长期教学经验,探索通过设计教学辅助软件开展启发式教学的方法,培养学生自主学习的兴趣与激情,并以"空域锐化滤波"子模块为例,介绍开展启发式教学的方法。结果表明,教学辅助软件有助于引导启发式教学的过程,带领学生深入探究和思考,实现知识内化。  相似文献   
9.
特征选择是模式识别与数据挖掘的关键问题之一,它可以移除数据集中的冗余和不相关特征以提升学习性能。基于最大相关最小冗余准则,提出一种新的基于相关性与冗余性分析的半监督特征选择方法(S2R2),S2R2方法独立于任何分类学习算法。该方法首先对无监督相关度信息度量进行分析与扩充,然后结合信息增益,设计一种半监督特征相关性与冗余性度量,可以有效识别与移除不相关和冗余特征,最后采用增量搜索技术贪婪地构建特征子集,避免搜索指数级大小的解空间,提高算法的运行效率。本文还提出S2R2方法的快速过滤版本,FS2R2,以更好地应对大规模特征选择问题。多个标准数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性和优越性。  相似文献   
10.
本文旨在解决数据资产管理系统中信息检索效率低、检索结果准确率低下的痛点,基于排序学习算法构建智能检索系统,提升检索结果和用户请求的相关性。对排序学习算法理论进行研究,对常用的排序学习算法进行相关优化,将分类问题扩展到文本排序问题之上,定义相关的目标函数及损失函数,使用机器学习的方法来提升检索结果的准确度。基于垂直分布式搜索引擎技术及排序学习算法构建智能检索系统,通过相关性工程提升检索请求转化的效率。实验表明本系统可以在优化检索速率的基础之上,提升检索语句与返回结果之间的相关性和检索的准确度。  相似文献   
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