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事件社交网中基于有向标签图及用户反馈的活动推荐方法
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作者 单晓欢 张志国 +1 位作者 宋宝燕 任成林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期448-453,共6页
由于基于事件的社交网络(EBSN)中的活动具有时效性,传统社交网络推荐算法无法适用于EBSN。此外,大多数算法忽略了能影响后续推荐质量的前用户是否接受活动的反馈意见。为此,提出一种EBSN中基于有向标签图及用户反馈的活动推荐方法。首先... 由于基于事件的社交网络(EBSN)中的活动具有时效性,传统社交网络推荐算法无法适用于EBSN。此外,大多数算法忽略了能影响后续推荐质量的前用户是否接受活动的反馈意见。为此,提出一种EBSN中基于有向标签图及用户反馈的活动推荐方法。首先,将EBSN抽象为有向标签图,并抽取图节点及边的属性特征信息,构建有向图结构特征(DGSF)索引,该索引由节点属性特征索引、有向边属性特征索引以及时间特征索引构成,利用该索引对节点及边进行初次过滤。其次,提出基于DGSF索引的多属性候选集过滤策略,利用时间、节点的出入度、标签类型等特征的限制,实现对查询图候选集的进一步剪枝,避免冗余计算。然后,提出一种具有用户反馈的改进UCB(Upper Confidence Bound)活动推荐算法--EN_UCB,通过引入弹性网回归,根据多影响因素计算用户对活动的兴趣值,为用户推荐兴趣值高的活动,同时接收用户是否接受该活动的反馈,以优化后续用户的推荐。大量实验结果表明,EN_UCB算法的接受率高于TS(Thompson Sampling)、UCB以及eGreedy算法,遗憾率远远低于TS和eGreedy算法,且运行效率高于TS、UCB以及eGreedy算法,活动数越大,优势越明显。所提算法能有效实现EBSN上的在线活动推荐。 展开更多
关键词 基于事件的社交 有向标签图 用户反馈 活动推荐 弹性网回归
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基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测 被引量:9
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作者 胡雪梅 谢英 蒋慧凤 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1237-1249,共13页
本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作... 本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作为训练集建立模型,最后利用25%的测试集、混淆矩阵和ROC曲线评估不同模型的预测精度。结果表明,LASSO惩罚逻辑回归的预测表现最好,预测精度达到97.18%;弹性网惩罚逻辑回归的预测表现随着α的增大发生变化,特别当α=0.9时,预测精度达到97.18%,与LASSO惩罚逻辑回归的预测表现一样好;L_(2)惩罚逻辑回归的预测表现排第3,逻辑回归表现最差。因此,在乳腺肿瘤诊断中可借助LASSO惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归提高诊断精度。 展开更多
关键词 乳腺癌 逻辑回归 LASSO惩罚逻辑回归 L_(2)惩罚逻辑回归 弹性惩罚逻辑回归
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金融监管与非银行金融部门系统性风险传染 被引量:1
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作者 肖争艳 程硕 陈彦斌 《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2024年第9期3-21,共19页
近年来,中国系统性金融风险呈现跨部门传导效应,尤其是非银行金融部门风险传染可能成为威胁金融市场稳定的重要挑战。本文基于非银行金融部门的微观数据,采用弹性网分位数回归构建尾部风险网络,利用复杂网络分析方法动态捕捉非银行金融... 近年来,中国系统性金融风险呈现跨部门传导效应,尤其是非银行金融部门风险传染可能成为威胁金融市场稳定的重要挑战。本文基于非银行金融部门的微观数据,采用弹性网分位数回归构建尾部风险网络,利用复杂网络分析方法动态捕捉非银行金融机构系统性风险溢出水平的演变特征,研究金融监管对非银行金融部门系统性风险传染的政策效应。研究结果显示:第一,金融部门的系统性风险溢出总水平主要来自非银行金融部门的系统性风险溢出水平,其中多元金融部门的系统性风险溢出尤为突出,证券部门和多元金融部门存在较为密切的双向系统性风险溢出;第二,2017年金融监管改革后,金融公司之间的风险网络结构密度有所降低,跨部门系统性风险溢出水平显著降低;第三,金融监管对非银行金融部门系统性风险溢出水平的影响具有明显的时变性特征,2016—2017年金融监管明显降低了系统性风险溢出水平,2018年后政策效果因受到外部冲击而有所弱化;第四,不同非银行金融部门的系统性风险溢出水平对政策冲击的响应存在差异,金融监管政策在短期内降低多元金融部门和证券部门的系统性风险溢出水平效果更为明显。本文的研究结论对完善中国金融风险防范体系、防止金融资本“脱实向虚”和健全相应的风险监管制度具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 系统性风险 金融监管 非银行金融部门 弹性分位数回归 金融体系
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公共交通对健康城市医疗服务公平性影响研究 被引量:1
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作者 温旭丽 张志成 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期364-372,共9页
选用城市每万人口拥有公共卫生人员数作为健康城市公共医疗资源水平的代理指标,从面向健康城市公共交通服务供给和面向公共交通服务需求2个角度来设计选取公共交通系统的解释变量指标,设计城市公共服务的加权基尼系数来衡量一座城市的... 选用城市每万人口拥有公共卫生人员数作为健康城市公共医疗资源水平的代理指标,从面向健康城市公共交通服务供给和面向公共交通服务需求2个角度来设计选取公共交通系统的解释变量指标,设计城市公共服务的加权基尼系数来衡量一座城市的财富或收入分配与完全平等的分配差距,分析梳理各种多元回归模型。在此基础上,以南京市为例,通过普通线性回归分析可得所选取公共交通指标具有较高线性相关性,进一步比较岭回归分析、LASSO回归分析和弹性网回归分析,根据EBIC准则选择弹性网回归模型,构建南京城市医疗公共服务水平加权基尼系数与公共交通回归方程,定量分析公共交通相关指标与城市医疗公共服务公平性之间的相关性和数量变化规律。结果表明,将衡量城市收入公平性的量化指标基尼系数引入城市公共交通评价是合适的;弹性网回归模型能够较好地描述公共交通分担率指标对城市公共服务公平性的影响关系;影响南京城市医疗公共服务公平性的正向指标为公交车公里分担率、机动化出行公交分担率和城市道路里程。研究成果有助于为健康城市社会公平性建设目标的实现提供理论基础和政策依据。 展开更多
关键词 城市交通 公共交通 服务公平性 弹性网回归模型 加权基尼系数
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WFEN的贝叶斯估计及在高维预测模型中的应用
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作者 袁铭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第1期161-164,共4页
针对传统收缩估计中难以进行统计推断以及无法同时确定惩罚因子问题,在权融合弹性网回归(WFEN)的基础上,给出其Gibbs层次抽样模型并构造相应的贝叶斯估计量(Bayesian WFEN,BWFEN)。该算法根据Expectation-Maximization方法同时确定估计... 针对传统收缩估计中难以进行统计推断以及无法同时确定惩罚因子问题,在权融合弹性网回归(WFEN)的基础上,给出其Gibbs层次抽样模型并构造相应的贝叶斯估计量(Bayesian WFEN,BWFEN)。该算法根据Expectation-Maximization方法同时确定估计中的两个惩罚因子,并基于回归系数的经验后验分布计算估计量标准误差和进行变量选择。模拟实验表明,BWFEN的迭代过程具有良好的收敛性,在面对稀疏预测模型或者模型中的预测变量存在群组效应时具有较低的相对预测误差和较高的变量选择精度。在博客回复数预测模型的实际应用中,BWFEN也显著优于其他收缩估计方法。 展开更多
关键词 收缩估计 权融合弹性网回归 贝叶斯估计 EM算法
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基于最大边界准则的稀疏局部嵌入特征提取方法 被引量:4
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作者 刘毛溪 万鸣华 +1 位作者 孙成立 王巧丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第5期1560-1564,共5页
针对局部线性嵌入算法(LLE)无法利用样本的鉴别信息,最大边界准则算法(MMC)对非线性数据处理能力较弱的不足,提出一种基于最大间距准则的稀疏局部嵌入(SLE/MMC)特征提取算法。在保持局部近邻的前提下,首先在类内紧致图中使同类样本尽可... 针对局部线性嵌入算法(LLE)无法利用样本的鉴别信息,最大边界准则算法(MMC)对非线性数据处理能力较弱的不足,提出一种基于最大间距准则的稀疏局部嵌入(SLE/MMC)特征提取算法。在保持局部近邻的前提下,首先在类内紧致图中使同类样本尽可能地聚集在一起;然后在类间惩罚图中使不同类别的样本尽可能分离;最后使用弹性网回归算法得到一个最优的稀疏投影矩阵。为了避免小样本问题,采用MMC的形式构造目标函数。在ORL、Yale以及UMIST人脸库上的实验结果可以看到,同其他几种方法(PCA、LLE和MMC)相比,SLE/MMC具有更高的识别率,表明该方法具有更高效的特征提取能力。 展开更多
关键词 特征提取 局部线性嵌入 最大边界准则 弹性网回归
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无监督的稀疏差分嵌入特征提取方法 被引量:4
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作者 刘毛溪 万鸣华 +1 位作者 孙成立 王巧丽 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第5期1134-1138,共5页
人脸数据中的有效特征是提高识别率的关键,因此特征提取是人脸识别领域的重要步骤.为了能够同时保留人脸数据的局部结构和全局结构,并得到一个更具有解释性的结果,综合主成分分析算法和局部线性嵌入算法,并加入稀疏约束,提出一种无监督... 人脸数据中的有效特征是提高识别率的关键,因此特征提取是人脸识别领域的重要步骤.为了能够同时保留人脸数据的局部结构和全局结构,并得到一个更具有解释性的结果,综合主成分分析算法和局部线性嵌入算法,并加入稀疏约束,提出一种无监督的稀疏差分嵌入(Unsupervised Sparse Difference Embedding,USDE)的特征提取方法.在满足局部最小嵌入和全局最大方差的同时,使用弹性网回归算法得到一个稀疏特征向量.在ORL人脸库、AR人脸库以及UMIST人脸库上的实验结果表明,同其他几种方法相比,USDE具有更好的效果. 展开更多
关键词 特征提取 主成分分析 局部线性嵌入 弹性网回归
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