基于互信息的适用于高维数据的因果推断算法

推断数据间存在的因果关系是很多科学领域中的一个基础问题。然而现在暂时还没有快速有效的方法对高维数据进行因果推断。为此,提出了一种基于互信息的适应于高维数据的因果推断算法,该算法采取将高维网络结构学习问题分解成每一个节点的因果网络结构学习问题的策略。在第一阶段,利用基于互信息的条件独立性测试算法寻找目标节点的父子节点;在第二阶段,利用一种混合的方向识别算法对目标节点与其父子节点之间的方向进行判别,所有节点迭代完后得到一个完整的因果网络。数据实验表明,该算法在高维数据的情况下要优于目前其他的算法。     

基于双视角投影空间表示的文本多标签标注方法

在传统的多标签文本标注领域中,面临着维数灾难和双信息源数据的问题。针对这两个问题,提出一种基于双视角投影空间表示的文本多标签标注方法,通过交替方向乘子法和Bregman迭代对目标函数进行优化求解,得到低维的隐语义投影空间。在雅虎和路透社的新闻数据集上的实验结果验证表明,该方法在解决文本多标签标注问题上性能有明显的提高,其在召回率、覆盖误差和排名平均精度方面优于近年来的其他方法,可应用于新闻推荐,标签系统和情感分析等场景中。     

大蒜原汁保鲜技术的探讨

以D-异抗坏血酸钠、乳酸链球菌素、双乙酸钠为防腐剂,添加到大蒜原汁中,对大蒜原汁保鲜技术进行了探讨.通过单因素实验和正交实验确定了复合防腐剂的最佳配方:0.20％D-异抗坏血酸钠、0.015％乳酸链球菌素、0.30％双乙酸钠.     

基于假设检验及异常点剔除的稳健LS-SVM回归

提出一种稳健的LS-SVM回归算法。该算法建立在异常样本逐步剔除的框架上,每次循环中选择误差最大的样本加以考察,然后使用统计假设检验方法对其进行诊断。若样本被诊断为异常样本,则将其剔除,并重新训练LS-SVM,为下一轮的异常点诊断和剔除提供更准确的信息。同时为了减少运算复杂度,我们还将减量学习引入到算法的重新训练过程中,从而保证算法的附加复杂度不超过O(N³)。仿真数据集和实际数据集上的详细实验证实该算法的优越性,并提供一种使用该算法建立异常样本检测器的思路。     

基于循环独立机制的交通流量预测

交通流量预测是智能交通控制和管理系统的一个重要环节,但交通流量数据具有时间和空间上的非线性和复杂性等特征,为对其进行精准预测,本文提出了Graph Temopral Recurrent Independent Mechanisms (G-tRIM)模型。该模型使用图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)来有效捕获交通流量数据的空间依赖关系,使用循环独立机制(Recurrent Independent Mechanisms, RIM)来精准刻画交通流量数据的潜在状态。最后在北京和贵州数据集上,以均方误差(Mean Square Error, MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)为指标进行实验,结果表明,G-tRIM在各个数据集上的表现均优于基准模型。     

基于多序列隐关系的时序事件预测

时序事件预测是指基于历史事件预测下一个事件,事件包括时间和类型两个属性。当前主要工作集中在单方面（事件时间或事件类型）的预测,但这无法回答“何时发生何事”这类更精细的问题。此类问题的挑战主要是事件类型非常多样,而行为往往高度稀疏,给预测带来极大困难;需要预测的事件时间和事件类型分属两个域,如何把这两个域的信息加以融合并形成互补也是一个挑战。针对上述挑战,从融合多序列隐信息的角度探索了一种解决方法。基于某些事件序列之间具有模式相似性这一观察,提出建模事件序列的隐关系图,利用邻居序列的信息解决行为稀疏性的问题;通过合理设计神经网络模块,将事件的时间域和类型域的信息映射到共同的抽象空间,解决事件时间和事件类型信息的融合建模问题。通过在多个真实数据集上进行了大量实验,实验结果印证了多序列深度时序模型优于现有的一系列基准模型。     

基于多类别语义词簇的新闻读者情绪分类

分析和研究文本读者情绪有助于发现互联网的负面信息,是舆情监控的重要组成部分。考虑到引起读者不同情绪主要因素在于文本的语义内容,如何抽取文本语义特征因此成为一个重要问题。针对这一问题,提出首先使用word2vec模型对文本进行初始的语义表达;在此基础上结合各个情绪类别分别构建有代表性的语义词簇,进而采用一定准则筛选对类别判断有效的词簇,从而将传统的文本词向量表达改进为语义词簇上的向量表达;最后使用多标签分类方法进行情绪标签的学习和分类。实验结果表明,该方法相对于现有的代表性方法来说能够获得更好的精度和稳定性。     

基于多视角多标签学习的读者情绪分类

传统的读者情绪分类主要从情感分析的角度出发,着重考量读者评论中体现出来的情感极性。然而现实中,读者评论的缺失有可能影响情绪分类的有效性和及时性。如何融合包括新闻文本和评论在内的多视角信息,对读者情绪进行更加准确的研判,成为了一个具有挑战性的问题。针对这一问题,构建了一种融合多视角信息的多标签隐语义映射模型(Multi-view Multi-label Latent Indexing,MV-MLSI),将不同视角下的文本特征映射到低维语义空间,同时建立特征和标签之间的映射函数,通过最小化重构误差对模型进行求解,并设计了相关算法,从而实现对读者情绪的有效预测。相比于传统模型,该模型不仅可以充分利用多视角的信息,而且考虑了标签之间的相关性。在新闻文本数据集上的实验表明,该方法可以获得更高的准确率和稳定性。     

差分隐私保护k- means聚类方法研究

研究了基于差分隐私保护的k-means聚类隐私保护方法。首先介绍了隐私保护数据挖掘和隐私保护聚类分析的研究现状,简单介绍了差分隐私保护的基本原理和方法。为了解决差分隐私k-means聚类方法聚类结果可用性差的问题,提出了一个新的IDP k-means聚类方法,并证明了其满足e-差分隐私保护。最后的仿真实验表明,在相同隐私保护级别下,IDP k-means聚类方法与差分隐私k-means聚类方法相比,聚类可用性得到了较大程度的提高。