中国博士后科学基金(20080440699)
- 作品数：5 被引量：35H指数：2
- 相关作者：吴中福李华冯永高旻叶春晓更多>>
- 相关机构：重庆大学北京大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金重庆市自然科学基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于个性化情境和项目的协同推荐研究被引量：8
- 2009年
- 为提高基于项目的协同过滤推荐SlopeOne算法的预测结果,在算法的项目相异性计算和评分预测过程中引入个性化情境因素.首先对基于项目的协同推荐方法进行综述,然后针对不同情境下的评分记录进行项目间相异性计算,根据此结果计算检验集中的项目在不同情境下的预测评分,并以预测结果为依据为每个用户得到个性化情境,进而为用户对新的资源项目进行评分预测.最后在标准的Movielens数据集上进行实验,其中,U2的训练集和测试集用来训练个性化情境,其他数据集用来检验算法的预测结果.通过对改进的推荐算法与经典的基于项目的协同过滤算法SlopeOne进行比较,实验数据表明改进后算法的推荐结果有较大提高.
- 高旻吴中福
- 关键词：协同过滤情境个性化
- 基于个性化情境和项目的协同推荐研究
- 为提高基于项目的协同过滤推荐SlopeOne算法的预测结果,在算法的项目相异性计算和评分预测过程中引入个性化情境因素.首先对基于项目的协同推荐方法进行综述,然后针对不同情境下的评分记录进行项目间相异性计算,根据此结果计算...
- 高旻吴中福
- 关键词：协同过滤情境个性化
- 文献传递
- 基于EPN的学习资源组合研究被引量：1
- 2009年
- 提出基本Petri网(EPN)的资源组合方法,用于对学习资源和组合流程进行建模和分析。首先对基于Petri网的组合方法进行综述,这些方法推动了资源组合的发展,但其所描述的资源及变迁规则不适合学习资源。为此提出了基于EPN的资源组合,以解决这一问题。改进EPN的变迁规则,把学习资源封装为Web服务,使用改进后的模型对服务进行建模,然后提出组合算法根据已知条件和变迁规则组合学习资源。最后,给出学习资源组合的实例验证方法的可行性。
- 高旻李华吴中福
- 关键词：PETRINETWEB服务
- 网格负载均衡策略及其蚁群优化算法被引量：1
- 2010年
- 以重庆大学CampusGrid建设和加入ChinaGrid的发展规划为背景,研究了多网格环境中出现共用节点(即同时为多个网格系统服务的节点)时资源利用率下降问题,并针对该问题提出了以提高资源利用率为优化目标的负载均衡算法。主要分为问题模型建立、算法设计、以及实验评估3个部分。提出的算法能较好解决该问题,并考虑了网络通信开销对算法执行效果的影响。实验表明,提出的算法能有效防止网格中出现共用节点时资源利用率的下降,并对网格动态变化的特性具有较强的适应能力。
- 陈乙雄吴中福朱郑州
- 关键词：网格负载均衡蚁群优化任务调度
- 面向文本知识管理的自适应中文分词算法被引量：1
- 2010年
- 针对传统字典匹配分词法在识别新词和特殊词处理方面的不足,结合2元统计模型提出了面向文本知识管理的自适应中文分词算法——SACWSA。SACWSA在预处理阶段结合应用有限状态机理论、基于连词的分隔方法和分治策略对输入文本进行子句划分,从而有效降低了分词算法的复杂度;在分词阶段应用2元统计模型,结合局部概率和全局概率,完成子句的切分,从而有效地提升了新词的识别率并消除了歧义;在后处理阶段,通过建立词性搭配规则来进一步消除2元分词结果的歧义。SACWSA主要的特色在于利用'分而治之'的思想来处理长句和长词,用局部概率与全局概率相结合来识别生词和消歧。通过在不同领域语料库的实验表明,SACWSA能准确、高效地自动适应不同行业领域的文本知识管理要求。
- 冯永贺迅唐黎陈显勇陈贞
- 关键词：知识管理文本处理自适应算法
- 基于自适应中文分词和近似SVM的文本分类算法被引量：24
- 2010年
- 中文分词的难点在于处理歧义和识别未登录词,传统字典的匹配算法很大程度上是依靠字典的代表性而无法有效地识别新词,特别是对于各种行业领域的知识管理。基于二元统计模型的分词算法能很好地适应不同的语料信息,且时间和精度都能满足文本知识管理的应用需要。近似支持向量机是将问题归结成仅含线性等式约束的二次规划问题,该算法的时间复杂度和空间复杂度比传统SVM算法的均有降低。在利用自适应分词算法进行分词的基础上,再利用近似支持向量机进行文本分类。实验表明,该方法能够自动适应行业领域的知识管理,且满足文本知识管理对训练时间敏感和需要处理大量文本的苛刻环境要求,从而具备较大的实用价值。
- 冯永李华钟将叶春晓
- 关键词：近似支持向量机文本分类知识管理
