基于特征映射的半监督文本分类算法

针对已标记数据与未标记数据分布不一致可能导致半监督分类器性能降低的不足,提出了一种基于特征映射的半监督文本分类算法.首先通过不同的特征选择方法,分别在训练集的已标记数据、未标记数据以及测试集数据中选取各自的特征集,并初始化特征的权值;在此基础之上,分别建立已标记数据与未标记数据、已标记数据与测试集数据、未标记数据与测试集数据之间的映射函数,并利用这3个特征映射函数重新计算特征的权重;最后利用期望最大比(expectation maximization,EM)算法进行半监督文本分类.在标准数据集上的实验结果表明:提出的算法是有效的.     

基于多级客户模型的个性化推荐机制

个性化是未来Web智能系统的一大特征．为了实现商品的个性化推荐，提出了一种新的基于多级客户模型的推荐系统机制，它由数据准备、模型学习、推荐集的生成和智能过滤四个子过程构成．该机制借助于多级客户模型从客户的购物需求、偏爱特征和消费能力三方面捕获客户的实际需求，从而实现了一种深层次的个性化推荐，改善了推荐效果．     

基于邻域决策粗糙集的脑功能连接生物标记物识别

脑功能连接判别特征可以作为神经精神类疾病诊断的一种生物标记物,利用机器学习方法对其进行识别是脑科学研究中的一项重要课题.已有脑功能连接生物标记物的识别方法大都忽视了脑功能连接数据高维、连续、多噪声的特性对识别性能的影响,导致所得到的生物标记物的分类能力不强.对此,提出一种基于邻域决策粗糙集的脑功能连接生物标记物识别方法.首先,针对脑功能连接数据连续性和高噪声的特点,引入能有效处理连续和高噪声数据的邻域决策粗糙集来识别分类能力更强的脑功能连接判别特征作为生物标记物;其次,针对脑功能连接数据的高维特点,通过快速生成邻域和缩小特征搜索空间来保证邻域决策粗糙集识别脑功能连接生物标记物的效率.在ABIDE I和ADNI数据集上的实验结果表明,所提出方法能够准确快速地获得分类能力更强的脑功能连接判别特征,有望为神经精神类疾病的诊断提供更准确的生物标记物.     

基于双通道卷积神经网络的文本情感分类算法

针对现有深度学习方法在文本情感分类任务中特征提取能力方面的不足,提出基于扩展特征和动态池化的双通道卷积神经网络的文本情感分类算法.首先,结合情感词、词性、程度副词、否定词和标点符号等多种影响文本情感倾向的词语特征,形成一个扩展文本特征.然后,把词向量特征与扩展文本特征分别作为卷积神经网络的两个输入通道,采用动态k-max池化策略,提升模型提取特征的能力.在多个标准英文数据集上的文本情感分类实验表明,文中算法的分类性能不仅高于单通道卷积神经网络算法,而且相比一些代表性算法也具有一定的优势.     

贝叶斯网模型在推荐系统中的应用研究

针对网上智能中推荐系统的个性化问题,提出了一种新的基于贝叶斯网模型的商品推荐方法,它包括贝叶斯网客户购物模型的建立和基于概率推理的推荐集的产生两个过程。实数据上的实验表明该方法是一种有效的能为不同客户产生准确而个性化的商品推荐方法。     

求解考试时间安排问题的离散蛙跳算法

针对考试时间安排问题,提出了一种离散化蛙跳求解算法,并结合简化邻域搜索算法给出了两种改进策略。该算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于时间序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型。仿真实验表明了所提算法及策略的有效性。     

基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习

贝叶斯网是处理不确定性问题知识表示和推理的最重要的理论模型之一,其结构学习是目前研究的一个热点。提出了一种基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习算法,新算法首先利用量子信息的丰富性和量子计算的并行性,设计出基于量子染色体的拓扑序列生成策略提高了搜索效率,并为K2算法学得高质量的贝叶斯网结构提供了保障;然后采用带上下界的自适应量子变异策略,增强了种群的多样性,提高了算法的搜索能力。实验结果表明,与已有的一些算法相比,新算法不仅能获得较高质量的解,而且还有着较快的收敛速度。     

一种基于贝叶斯网客户购物模型的商品推荐方法

提出一种新的基于客户购物模型的推荐系统框架,它把推荐过程形式化为客户购物信息的知识表达、知识推理过程。该方法首先对客户的购物历史数据进行学习,得到贝叶斯网客户购物模型,然后结合客户当前的购物行为,提出并实施了一种基于概率推理的推荐算法。实验表明该算法能高效实时地为客户产生个性化的商品推荐集合,且在覆盖率和准确率方面优于某些传统方法。