潘一腾
- 作品数：16 被引量：59H指数：4
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
- 一种基于信任关系隐含相似度的社会化推荐算法被引量：34
- 2018年
- 推荐算法已经成为许多电子商务网站必不可少的组成部分.基于用户历史评价数据的协同过滤推荐算法通常面临着数据稀疏的问题,即用户评分过于稀疏导致推荐质量下降.为了解决这一问题,结合辅助数据成为一种必然的趋势.因此,随着社交媒体的发展,基于信任关系的社会化推荐算法被证明为一种有效的解决方法.这些算法利用社交网络信息对用户偏好进行建模,并进行推荐.然而,目前大部分算法直接利用社交网络的二值信任关系来提高推荐质量,从而没有考虑用户对每个好友信任强度的差异.为了解决这一问题,该文提出了一种新的基于信任关系隐含相似度的度量方法,并与协同推荐算法相结合,获得更高的推荐质量.与之前的方法不同,在考虑评分相似度的基础上,该文专注于研究利用社交信息来估计信任强度并提出了信任关系隐含相似度.首先,该文考虑了用户间的间接影响,即通过分解社交矩阵得到隐含间接影响的用户社交偏好,并基于此得到了信任关系隐含相似度;其次,鉴于用户在作为信任者和被信任者时的偏好并不相同,该文提出的信任关系隐含相似度分别考虑了这两种情况;进一步,考虑到评分和社交数据都非常稀疏,文章同时考虑了评分相似和信任相似对每组用户间信任强度的影响,得到一个更加精确的社会化推荐模型;最后,不同于直接计算信任强度的算法,该文基于评分和社交数据,提出了一种自适应相似度计算的模型.该文在Epinions和Ciao数据集上进行了丰富的实验,并与多种前沿的算法进行了性能对比.文中同时采用基于误差的指标(MAE和RMSE)和排序类指标(精度、召回率和NDCG)对算法性能的性能进行度量,结果表明该文算法对于评分预测和Top-N项目推荐任务都能得到鲁棒的表现.文中还展示了对于评分和信任数据稀疏用户的性能表现,结果仍优于以�
- 潘一腾何发智于海平
- 关键词：推荐系统协同过滤算法
- 基于簇相似度的实时多尺度目标跟踪算法被引量：2
- 2016年
- 针对目标跟踪中跟踪实时性和适应目标尺度变化的问题,提出在粒子滤波框架内基于簇相似度测量的实时目标跟踪算法,算法的外观模型使用改进的均值类哈尔特征表示.首先,根据采样半径采集目标簇和背景簇.然后,定义粒子与簇之间的相似度.当新帧到来时计算每个粒子与目标簇和背景簇的相似度,并将相似度最高的粒子作为目标在该帧的位置.在每帧跟踪结束时,更新目标簇和背景簇的统计特征,并对粒子进行重采样防止退化.与当前通用的跟踪算法对比体现文中算法的优越性.
- 李康何发智陈晓潘一腾于海平
- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 基于三维经食管超声的3D打印模型指导左心耳封堵的可行性研究被引量：8
- 2016年
- 目的探讨应用三维经食管超声（3D-TEE）心腔容积成像进行左心耳3D打印的技术可行性及该技术对左心耳封堵的指导价值。方法10例因非瓣膜性心房颤动进行经导管左心耳封堵患者，术前行经食管超声心动图检查，采集左心耳二维图像及三维容积图像。对三维DICOM数据进行后处理建模，获取左心耳壁和腔室形态的三维容积图像STL文件。以两种模式打印左心耳：心腔模型和心壁模型。应用心腔模型观察左心耳形态及分叶，心壁模型测量左心耳开口径及深度，并与二维经食管多平面超声（2D-TEE）及心脏CT测值对比。在3D模型上辅助决策特殊类型封堵器，进行术前预演。结果10例患者均成功进行左心耳三维建模并打印出心腔模型与心壁模型。心腔模型显示左心耳解剖分类为鸡翅型5例，风向标型3例，菜花型2例；单叶左心耳4例，双叶3例，多叶3例。心壁模型下测量10例患者左心耳开口径约（20．30±3．53）mm，深度约（28，26±5．51）mm，与2D-TEE及CT测值一致性良好。LAmbre和Lefort封堵器均可置入对应尺寸的心壁模型中，模拟封堵效果类似在体置入。10例患者均成功封堵。结论3D-TEE图像数据可用于左心耳3D建模及3D打印；左心耳3D打印模型可有效辅助左心耳封堵决策。
- 宋宏宁周青邓倾陈金玲张兰何发智潘一腾刘育郭瑞强
- 关键词：心房颤动3D打印
- 一种基于多特征的距离正则化水平集快速分割方法被引量：10
- 2017年
- 现有的图像分割模型存在对初始化信息敏感,分割速率慢,图像弱边界区的泄露等现象.提出了一种混合快速分割方法.该方法利用偏压场近似估计图像的局部统计信息,并结合全局信息相容性及改进的距离正则化方法建立模型,最后将模型嵌入水平集框架中,与此同时,引入双重终止准则以提高分割的速度.最后利用合成图像和真实图像进行分割实验,并与CV(Chan-Vese)模型、非线性自适应水平集方法以及局部尺度拟合模型对比,表明本方法不仅对初始化信息敏感度降低,而且分割速度提高3~5倍.
- 于海平何发智潘一腾陈晓
- 关键词：图像分割水平集
- 一种基于信任关系隐含相似度的社会化推荐方法
- 本发明公开了一种基于信任关系隐含相似度的社会化推荐方法，首先，本发明通过概率矩阵分解的方法得到用户的信任和被信任向量，该向量隐含了用户之间的直接和间接关联，从而更充分的挖掘了稀疏的评分和信任数据中的信息。其次，本发明通过...
- 何发智潘一腾
- 文献传递
- 基于用户隐含信息挖掘的个性化推荐算法研究
- 随着互联网的快速发展,海量的网络信息给人们的日常生活带来了极大的便利。随之带来的一个问题是过于大量的信息导致人们难以高效地从中获取所感兴趣的知识和信息。针对这一信息过载问题,个性化推荐算法应运而生。这一算法通过对用户或物...
- 潘一腾
- 关键词：协同过滤社交关系
- 一种基于信任关系特征学习的社会化推荐方法
- 本发明属于数据挖掘和大数据领域，特别是涉及一种基于信任关系特征学习的社会化推荐方法，具体包括：步骤1，利用稀疏自编码模型(SSDAE)计算信任关系特征；步骤2，将计算得到的信任关系特征与矩阵分解方法结合，计算得到用户特征...
- 何发智潘一腾李浩然陈壹林
- 文献传递
- DDS技术正弦信号发生器的实现
- 2009年
- 该系统基于DDS技术的正弦信号发生器,其主要模块有DDS部分正弦波生成、频率控制、幅度控制、D/A转换和后级处理以实现AM、FM、ASK、PSK、FSK等功能)。各模块均通过Verilog语言编程在FPGA上实现然后在后级处理采用低通滤波器和功率放大电路来提高波形质量和负载能力。最终得到所要求的正弦信号发生器,在现代通信中具有良好的使用性。
- 颜卫潘一腾
- 关键词：正弦信号发生器使用性
- 一种基于信任关系特征学习的社会化推荐方法
- 本发明属于数据挖掘和大数据领域，特别是涉及一种基于信任关系特征学习的社会化推荐方法，具体包括：步骤1，利用稀疏自编码模型(SSDAE)计算信任关系特征；步骤2，将计算得到的信任关系特征与矩阵分解方法结合，计算得到用户特征...
- 何发智潘一腾李浩然陈壹林
- 文献传递
- 一种基于知识萃取的增强神经网络及信息推荐方法
- 本发明公开了一种基于知识萃取的增强神经网络及信息推荐方法，首先，提出一种融合了软标签生成和标签再训练两个阶段的增强神经网络方法，该方法可以从硬标签数据中生成的软标签中提取到更多的有效信息。其次，提出一个萃取层来平衡软标签...
- 何发智潘一腾全权
- 文献传递
