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1. chinaXiv:201901.00057 [pdf]

受限玻尔兹曼机与加权Slope One的混合推荐算法研究

沈学利; 赫辰皓; 孟祥福
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对传统协同过滤算法所面临的稀疏性及预测准确度不高的问题,提出一种基于受限玻尔兹曼机与加权Slope One的混合推荐算法。首先通过受限玻尔兹曼机对评分矩阵的初步填充,缓解数据的稀疏性问题;然后通过一种混合项目相似度计算方法,引入项目属性信息;最后通过加权Slope One算法的二次预测,提升推荐效果。在MovieLens100K数据集上的实验表明,两种算法的结合提高了推荐的准确度。

提交时间: 2019-01-03 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量69下载量44 评论 0

2. chinaXiv:201812.00078 [pdf]

异构资源环境下Hadoop节点能力自适应调度算法

沈学利; 盛方严
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

为了解决当前Hadoop集群在异构资源环境下固有的调度分配方法的不足,提出了一种基于节点能力的自适应调度算法NCAS(node capacity adaptive scheduling)。首先,NCAS算法根据节点性能、任务特征计算得到调度因子;然后,由调度因子确定各节点应分得的数据量与任务槽数;最后,将数据和任务多分给快节点同时少分给慢节点。实验结果表明,与传统的调度算法相比,NCAS算法大幅度减少了备份任务的启动数量,明显减少了作业完成时间,提升了任务执行效率。

提交时间: 2018-12-13 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量75下载量52 评论 0

3. chinaXiv:201811.00133 [pdf]

一种支持撤销的位置分层属性加密研究

沈学利; 崔海韵; 陈鑫彤
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

基于属性加密的位置分层访问方案允许用户依据自身的情况灵活设置自己的位置访问信息,不仅解决了社交网络中位置共享问题,还在算法上进行改进使解密效率得以提升。但在系统运行过程中,存在用户有更正自己属性信息的需求或运行过程中部分私钥遭泄露的可能,因此支持撤销对于系统安全非常必要。基于此提出了一种支持撤销的位置分层属性加密方案,将部分解密运算外包给解密服务器,并结合了双因子身份认证的方法。该方案在减少用户的计算代价的同时,提高了算法的安全性。

提交时间: 2018-11-29 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量322下载量153 评论 0

4. chinaXiv:201810.00030 [pdf]

基于BiGRU-Attention神经网络的文本情感分类模型

王伟; 孙玉霞; 齐庆杰; 孟祥福
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对双向长短时记忆神经(BiLSTM)模型训练时间长、不能充分学习文本上下文信息的问题,提出一种基于BiGRU-Attention的文本情感分类模型。首先,利用双向门控循环(BiGRU)神经网络层对文本深层次的信息进行特征提取;其次,利用注意力机制(attention)层对提取的文本深层次信息分配相应的权重;最后,将不同权重的文本特征信息放入softmax函数层进行文本情感极性分类。实验结果表明,所提的神经网络模型在IMDB数据集上的准确率是90.54%,损失率是0.2430,时间代价是1100 s,验证了 BiGRU-Attention模型的有效性。

提交时间: 2018-10-11 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量492下载量246 评论 0

5. chinaXiv:201808.00086 [pdf]

基于改进花朵授粉的K-均值聚类算法

陶志勇; 刘晓芳; 刘影; 王和章
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对K-means聚类算法依赖于初始值并易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进花朵授粉的K-means聚类算法。该算法首先通过混沌映射的序列作为花朵种群的初值位置,保证花朵种群在搜索空间的多样性、确定性;然后在花朵授粉的后期搜索阶段引入禁忌搜索算法以避免陷入局部最优解;最后将改进后的FPA算法用以优化K-means算法的初值。在5个聚类数据集上的实验结果表明,改进后算法的平均聚类准确率相比于花朵授粉聚类算法提高了12.2%,证明了该算法对于低维数据集具有更好的聚类效果。

提交时间: 2018-08-13 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量149下载量96 评论 0

6. chinaXiv:201808.00102 [pdf]

融合元数据及Attention机制的深度联合学习推荐

张全贵; 李志强; 张新新; 曹志强
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

融合元数据的协同过滤推荐即混合推荐算法是目前推荐系统领域研究的热点,能一定程度地解决数据稀疏及冷启动等问题。但融合元数据现有的建模方法大多数建立于用户/项目属性权重相同的情景下,以致于用户项目间重点关系表达不显著,难以获得较好的推荐性能。针对上述问题,提出一种融合元数据及Attention机制的深度联合学习推荐方法。它利用双深度网络联合学习,其中一个网络基于隐反馈数据实现矩阵非线性分解以学习用户/项目个性化关系,另一个利用Attention机制自动捕捉用户/项目关键属性对推荐工作的影响,通过赋予不同属性权重凸显的用户偏好关系建模辅以扩展模型。实验结果表明,所提出的推荐算法在MovieLens 100K和MovieLens 1M两个公开数据集上均表现出较为优越的推荐性能。

提交时间: 2018-08-13 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量187下载量112 评论 0

7. chinaXiv:201805.00203 [pdf]

一种隐藏访问结构的文件层次属性加密研究

沈学利; 吕莹楠
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

基于文件层次结构的属性加密方案在云存储环境下是高效率、低存储的,但访问结构本身包含敏感信息,存在用户信息泄露、文件易被窃取的风险,针对这一问题提出了一种隐藏访问结构的文件层次属性加密方案。该方案在不影响加密解密效率的前提下提高了加密算法的安全性,并采用双因子身份认证机制实现了更安全高效的访问控制。该研究成果基于判定性双线性Diffie-Hellman假设,在标准模型下被证明是安全的。

提交时间: 2018-05-20 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量231下载量124 评论 0

8. chinaXiv:201805.00214 [pdf]

通信网络中基于协作中继重传策略

徐光宪; 昝阳
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对信息包在通信网络中多播传输进行了研究,提出通信网络中基于协作中继重传策略。当信息包直传失败时,源节点协作多个中继节点对多个丢失的信息包进行编码重传。在重传阶段根据反馈机制结果采取随机接入方式优先对有机会编码的丢失信息包进行组合,然后通过牺牲之前重传过程中传输失败的节点为信息提供空间分集增益,从而减低重传次数。最后在不同信道环境下,该策略与未协作NCARQ和传统ARQ进行Monte Carlo仿真。仿真结果表明,在多中继信道条件优于源-目的信道的情况下,利用协作网络编码进行重传有效地提高网络吞吐量,且该策略利用协作空间分集降低了由于相干性而导致性能不佳的状况。

提交时间: 2018-05-20 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量176下载量104 评论 0

9. chinaXiv:201805.00249 [pdf]

基于部件上下文关系的三维形状功能识别

訾玲玲; 丛鑫; 杨培
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

充分利用形状蕴涵的语义信息进行三维形状的高层分析和理解是当前的热门话题。提出采用形状部件的上下文语义关系进行功能识别的方法,解决了当三维形状的几何特征和拓扑结构发生较大变化时形状部件的自动识别问题。首先,采用近似凸性分解技术将三维形状分割成具有独立语义的形状部件;然后,提出基于形状部件的上下文语义计算方法,并采用支持向量机实现形状部件自动识别。实验结果表明,相比于已有方法,可取得更高的部件匹配准确率和更低的分类错误率。

提交时间: 2018-05-20 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量156下载量107 评论 0

10. chinaXiv:201805.00404 [pdf]

稀疏条件下的重叠子空间聚类算法

邱云飞; 费博雯; 刘大千; 刘兴
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

现有子空间聚类算法不能很好地平衡子空间数据的稠密性和不同子空间数据稀疏性的关系,且无法处理数据的重叠问题。针对上述问题,提出一种稀疏条件下的重叠子空间聚类(OSCSC)算法。算法利用L1范数和Frobenius范数的混合范数表示方法建立子空间表示模型,并对L1范数正则项进行加权处理,提高不同子空间的稀疏性和同一子空间的稠密性;然后对划分好的子空间使用一种服从指数族分布的重叠概率模型进行二次校验,判断不同子空间数据的重叠情况,进一步提高聚类的准确率。在人造数据集和真实数据集上分别进行测试,实验结果表明,OSCSC算法能够获得良好的聚类结果。

提交时间: 2018-05-18 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量194下载量129 评论 0

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