中国博士后科学基金(2011M500682)
- 作品数：2 被引量：18H指数：2
- 相关作者：李鹏于晓洋毕婷婷更多>>
- 相关机构：哈尔滨理工大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金黑龙江省普通高等学校青年学术骨干支持计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于用户群组行为分析的视频推荐方法研究被引量：13
- 2014年
- 该文采用权重增量及相似聚集的用户行为分析算法,为用户推荐个性化视频提供了一个有效的解决方案。方法包含3个主要部分,首先利用RFM(Recentness,Frequency,Monetary amount)模型分析用户的行为,将相同行为的用户归为一组;然后结合用户的最近习惯,使用基于权重增量的Apriori算法挖掘用户之间的关联规则,并用向量空间模型进行相似度计算从而实现用户相似聚集;最后进行协同过滤式推荐,完成整体个性化视频推荐过程。该方法的特点是行为数据自动收集获取,避免了直接对视频大数据的处理;另外,视频推荐随着用户行为的改变而动态变化,更加符合实际情况。实验结果表明,该方法有效并且稳定,相比于单一推荐方法,在准确率、召回率等综合指标上均有明显提升。
- 李鹏于晓洋孙渤禹
- 关键词：APRIORI算法
- 基于失衡数据挖掘的乳腺癌早期辅助检测方法被引量：5
- 2014年
- 针对乳腺癌早期X摄片人为难以甄别的问题,提出了一种新的基于失衡数据挖掘的检测方法,为计算机辅助乳腺癌早期诊断提供一套有效的解决方案。首先,提出了基于聚类簇边界采样(CBS)的方法对数据集进行重采样,通过聚类密度阈值和边界密度阈值来更加科学、准确地确定聚类边界指导重采样。其次,引入集成学习思想有效调节数据失衡对SVM分类算法产生的影响。通过在佛罗里达大学的乳腺X摄片图像数据库中进行的对比实验表明该方法与传统方法比较,采用CBS前后的AUC值从0.577提升到0.717,再引入集成学习方法,AUC值提升到0.83。结果表明所提出的方法可以有效地检测出X摄片图像中异常的潜在钙化点,实现辅助医生提高乳腺癌早期诊断的成功率。
- 李鹏毕婷婷于晓洋黄久玲
- 关键词：计算机辅助诊断图像数据挖掘支持向量机
