基于自适应正则化的无偏场景图生成方法

场景图生成旨在给定一张图片，通过目标检测模块得到实体和实体间关系的视觉三元组形式，即主语、关系和宾语，构建语义结构化表示。场景图可应用于图像检索和视觉问答等下游任务。然而，由于数据集中的实体间关系呈长尾分布，因此现有模型在预测关系时更偏向于粗粒度的头部关系。这样的场景图无法对下游任务起到辅助性作用。以往工作普遍采用再平衡策略，如重采样和重加权的方法，来解决长尾问题。但模型反复学习尾部关系样本，易出现过拟合现象。为了解决上述问题，文中提出了一种自适应正则化无偏场景图生成方法。具体来说，该方法通过设计一个基于先验关系频率的正则项，自适应地调整模型全连接分类器权重，从而实现对模型的平衡预测。所提方法在场景图VG(Visual Genome)数据集上进行了实验，实验结果表明，该方法不仅能防止模型过拟合，也能缓解关系长尾分布问题对场景图生成的负面影响，且最先进的场景图生成方法在结合所提方法后能更有效地改善无偏场景图生成的性能。     

面向分类型矩阵数据的无监督孤立点检测算法

孤立点检测是数据挖掘的重要分支之一,旨在发现一个数据集中与多数对象行为明显不同的一些对象.针对分类型矩阵数据,通过给出一种矩阵对象自身的内聚度和该矩阵对象与其他矩阵对象之间的耦合度,定义了矩阵对象的孤立因子,提出一种面向分类型矩阵数据的孤立点检测算法.在Market basket、Microsoft web和MovieLens真实数据集上的实验结果表明,与基于共同近邻(common-neighbor-based,CNB)算法、局部异常因子(local outlier factor,LOF)算法和基于信息熵(information entropy-based,IE-based)的算法相比,本算法能有效检测分类型矩阵数据中的孤立点.     

一种分类型矩阵数据的初始聚类中心选择算法

现有面向矩阵数据集的算法多数通过随机选取初始类中心得到聚类结果。为克服不同初始类中心对聚类结果的影响,针对分类型矩阵数据,提出一种新的初始聚类中心选择算法。根据属性值的频率定义矩阵对象的密度和矩阵对象间的距离,扩展最大最小距离算法,从而实现初始类中心的选择。在7个真实数据集上的实验结果表明,与初始类中心选择算法CAOICACD和BAIICACD相比,该算法均具有较优的聚类效果。     

基于密度峰值聚类的自适应欠采样方法

基于K-means聚类的欠采样存在仅适用于超球形状数据、未考虑重叠区对分类的影响及簇中样本的稠密程度等问题.因此,文中提出基于密度峰值聚类的自适应欠采样方法.首先利用近邻搜索算法识别重叠区的多数类样本并将其删除.然后应用改进的密度峰值聚类自动获得多个不同形状、大小和密度的子簇.再根据子簇中样本的稠密程度计算采样权重并进行欠采样,在获得的平衡数据集上进行bagging集成分类.实验表明,文中方法在大多数数据集上性能表现较优.     

基于新的相异度量的模糊K-Modes聚类算法

传统的模糊K-Modes聚类算法采用简单匹配方法度量对象与Mode之间的相异程度,没有充分考虑Mode对类的代表程度,容易造成信息的丢失,弱化了类内的相似性。针对上述问题,通过对象对类的隶属度反映Mode对类的代表程度,提出一种新的相异度量,并将它应用于传统的模糊K—Modes聚类算法。与传统的K—Modes和模糊K-Modes聚类算法相比,该相异度量是有效的。     

基于粗糙集的改进K—Modes聚类算法

传统的K-Modes算法采用简单匹配的方法来计算对象之间的距离,并没有充分考虑同一属性下的两个不同值之间的相似性.基于粗糙集中的上、下近似,提出了一种新的距离度量,并重新定义了类中心,对传统K-Modes算法进行了改进.与其他改进K-Modes算法进行了比较,实验结果表明,基于粗糙集的改进K-Modes算法有效地提高了聚类精度.     

基于短语模式的文本情感分类研究

文本倾向识别的研究在诸多领域有着广阔的发展前景,短语模式的文本情感分类是问答系统、信息安全、网上调查等研究的基础.本文从语言学角度出发,首先,分析词典中对词语义定义的特点,采用"情感倾向定义"权重优先的计算方法获得短语中各词的语义倾向度,然后分析短语中各词组合方式的特点,提出中心词概念来对各词的倾向性进行计算来识别短语的倾向性和倾向强度.实验表明,本文的方法对短语的倾向分类识别效果较好,可为更大粒度的文本倾向识别打好基础,具有一定的实用价值.     

基于SQL的粗糙集属性约简方法

建立粗糙集模型和SQL语言之间的关系,给出信息系统中基于SQL语言的属性集区分能力、对象集的上下近似、属性重要性、核、约简等概念,提出基于属性集区分能力的完备属性约简算法。实验结果表明了该算法的有效性,为粗糙集理论更广泛地应用于具体的实践提供了一种方法。     

基于信息熵的决策表约简

从信息论的角度,对决策表中属性重要性的大小进行度量,并在此基础上,提出了一种基于互信息大小的知识约简算法,实例表明能够有效得到决策表的近似最小约简。