国家科技支撑计划(2011BAH25B04)
- 作品数：14 被引量：118H指数：6
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- 基于聚类合并的局部离群点挖掘算法在入侵检测中的应用被引量：2
- 2015年
- 针对网络安全数据的高维度特征问题,传统的基于聚类的检测算法不能有效发现网络数据中入侵行为细节。本文提出一种改进的DBSCAN离群点挖掘算法LDBSCAN-CM,首先在传统DBSCAN算法中引入局部离群点挖掘概念,计算候选对象的局部离群因子,生成若干个聚类;其次,为了提高挖掘效率,在聚类结果的基础上,进行聚类合并;最后,采用KDD Cup99数据集对改进算法在入侵检测中的应用进行仿真实验。实验结果表明,改进算法LDBSCAN-CM能保证较高的检测率和较低的误检率。
- 梅孝辉龙渊张健博
- 关键词：入侵检测数据挖掘
- 基于Manifold Ranking和结合前景背景特征的显著性检测被引量：7
- 2016年
- 针对基于图和流形排序(Manifold Ranking)的显著性检测算法(MR算法)过度依赖边界节点的背景特征的问题,提出一种改进的结合前景背景特征的显著性检测算法。首先,对图像进行超像素分割,建立闭环图模型;然后利用流形排序算法根据图像前景特征和背景特征分别得出前景种子和背景种子;再通过亮度和颜色特征对两类种子进行结合,筛选出更为准确的查询节点;最后再利用流形排序算法进行显著值计算,得到最终的显著图。实验表明,改进方法与MR算法相比在精确率、召回率、F值等多个评价指标上均有明显提升,得到的显著图更接近真值。
- 朱征宇汪梅
- 关键词：显著性检测流形排序
- 一种基于规范矩阵因式分解协同过滤推荐模型的并行改进被引量：2
- 2013年
- 基于矩阵因式分解的协同过滤推荐模型具有很高的推荐精度和可扩展性,而其中大多数都是基于串行训练过程构造参数的,如能将其训练过程并行化,能进一步提高可扩展性。为解决上述问题,该文提出一种基于规范矩阵因式分解的协同过滤推荐(RMF)模型的并行改进(P-RMF)模型。P-RMF模型应用交替随机梯度下降法取代随机梯度下降法训练参数,从而消除用户特征和项目特征在训练过程中的相互依赖,实现训练过程的并行化改进。实验表明,对比现有同类模型,P-RMF模型在求解协同过滤推荐问题时,具有更快的速度和可扩展性。
- 黄晓凤罗辛朱庆生
- 关键词：并行计算个性化推荐系统协同过滤
- 基于句法分析的评价搭配抽取及其倾向性分析被引量：2
- 2013年
- 提出一种新的基于句法分析的方法可以提取出评价搭配。通过对大量的商品评论进行句法分析,得到了常用的评论模式集合。依靠这些模式对评价搭配进行抽取。同时,构建了一种映射集合,可以映射出隐式评价对象。时于评价对象的倾向性判别,通过hownet构建了情感种子词典,采用SO-PMI方法计算出其极性,并计算出极性强度。实验结果表明,该方法对于评价搭配的抽取和极性分析具有较好的精确率和召回率。
- 张铎朱征宇
- 基于自适应模型的时空上下文跟踪
- 2016年
- 针对当前时空上下文目标跟踪算法存在的易发生模型漂移的问题,提出基于自适应模型的时空上下文跟踪算法。该算法通过对常规模板保存多个历史快照模型作为多模板,当历史快照模板估计到比常规模板适应性更强的结果时,立即对常规模板进行回滚,可有效提升时空上下文跟踪算法的鲁棒性,在目标快速运动、快速旋转、运动模糊和严重遮挡的情况下依然跟踪准确。在Tracker Benchmark v1.0测试集上与原时空上下文目标跟踪算法的对比实验表明,平均正确率由38.61%提高到42.02%,并将平均中心坐标误差从85.57降低到62.78,而平均帧速则从45.89 fps下降到36.64 fps,依然满足实时跟踪的要求,表明该算法在面对多种因素干扰的场景下,仍能完成稳定的实时跟踪。
- 朱征宇李帅朱威
- 关键词：目标跟踪自适应模型
- 结合信任机制和用户偏好的协同过滤推荐算法被引量：9
- 2015年
- 仅凭相似度来定位邻居用户对传统协同过滤算法的性能有严重的负面影响。引入社会网络中的信任机制,从个体在社交圈中的主观信任和全局声誉角度出发建模。分别考虑用户交互、评分差和用户偏好调节生成直接信任度。利用声誉及专家信任优先模型聚合生成间接信任度,将两者动态加权形成用户之间的信任关系。用参数η协调信任和相似双属性,使用户关系更加紧密,有效地解决新用户和稀疏性问题。经实证,改良后的模型颇有成效。
- 王茜王锦华
- 关键词：主观信任用户偏好
- 融合多种内容特征的图像检索算法被引量：5
- 2015年
- 为提高图像检索的准确度,提出一种基于内容的图像检索算法FCTL,它融合了图像的颜色、纹理和空间位置3种内容特征,生成一个300柄的特征直方图,用特征直方图的Matsushita距离衡量图像间的相似度,按图像库中图像与搜索图像的相似程度排序返回检索结果。在WANG、UCID两大常用图像库上进行对比实验,并选用MPEG-7中推荐的ANMRR评价方法,实验结果表明,相比一些常用的图像检索算法,FCTL的准确度有所提升。
- 朱凌云朱征宇齐新勇
- 关键词：直方图纹理
- 使用概念描述的中文短文本分类算法被引量：7
- 2012年
- 针对短文本特征较少而导致使用传统文本分类算法进行分类效果并不理想的问题,提出了一种使用了概念描述的短文本分类算法,该方法首先构建出全局的语义概念词表;然后,使用概念词表分别对预测短文本和训练短文本概念化描述,使得预测短文本在训练集中找出拥有相似概念描述的训练短文本组合成预测长文本,同时将训练集内部的短文本也进行自组合形成训练长文本;最后,再使用传统的长文本分类算法进行分类。实验证明,该方法能够有效挖掘短文本内部隐含的语义信息,充分对短文本进行语义扩展,提高了短文本分类的准确度。
- 杨天平朱征宇
- 关键词：数据挖掘自然语言处理
- 改进的基于《知网》的词汇语义相似度计算被引量：56
- 2013年
- 针对当前基于《知网》的词汇语义相似度计算方法没有充分考虑知识库描述语言对概念描述的线性特征的情况,提出一种改进的词汇语义相似度计算方法。首先,充分考虑概念描述式中各义原之间的线性关系,提出一种位置相关的权重分配策略;然后,将所提出的策略结合二部图最大权匹配进行概念相似度计算。实验结果表明,采用改进方法得到的聚类结果 F值较对比方法平均提高了5%,从而验证了改进方法的合理性和有效性。
- 朱征宇孙俊华
- 关键词：知网语义相似度
- 融入H指数的局部拓展类重叠社区发现算法被引量：2
- 2019年
- 本文针对传统的局部拓展算法具有较强的随机性和社区发现质量不高的缺陷,在种子拓展和H指数的基础上,提出了一种基于节点重要性和改进适应度的重叠社区发现算法(HDOC).算法采用H指数和局部影响力计算节点重要性,按此对节点排序和选种,使算法具有稳定性;且本文采用了一种新的适应度计算方法,兼顾考虑了节点自身和邻接点重要性,来对社区进行扩展,提高了社区的发现质量.通过在真实网络和LFR生成的人工网络中进行测试,并与其他社区发现算法对比实验表明,HDOC的社区识别能力较强,并且具有不错的时间效率.
- 朱征宇袁闯
- 关键词：H指数
