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题名一种基于特征模型和协同过滤的需求获取方法
被引量：6
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作者
彭珍连
王健
何克清
唐明董
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机构
软件工程国家重点实验室(武汉大学)
湖南科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期2055-2066,共12页
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基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2014CB340404)
国家自然科学基金项目(61373037
+2 种基金
61202031
61572186
61562073)~~
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文摘
随着互联网和Web服务相关技术的快速发展,基于互联网进行软件开发越来越受到软件开发从业者的青睐.软件开发是一种多知识密集型过程,其中需求获取对软件系统的成功具有关键作用.基于互联网的软件需要满足大量地理位置各异、类型不同的客户需求,这增加了需求获取的难度;与此同时,互联网上相似类型的软件众多,这些具有大量相似功能的软件为软件需求获取提供了新的途径.为此,已有研究将推荐系统引入到软件需求获取过程中,借助于已有相似软件需求描述,为新软件推荐合适的缺失特征.为了提高推荐系统在软件需求预测和辅助获取过程中的准确率,提出了FM_KNN算法,利用特征模型中的特征类型以及特征间的关联关系,结合KNN(K-nearest neighbors)协同过滤推荐系统进行辅助需求获取.通过在真实数据集和仿真数据集上的实验和分析,验证了所提方法在预测准确率上具有更好的效果,从而为需求获取提供更好的支持.
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关键词
需求获取
特征模型
协同过滤
推荐系统
特征推荐
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Keywords
requirement elicitation
feature model
collaborative filtering
recommender system
feature recommendation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名面向卫生健康领域的多模态谣言检测
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作者
王奕达
谭励
马子豪
黄小凯
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机构
北京工业大学信息学部
北京工商大学计算机学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第7期227-234,共8页
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文摘
为解决社交媒体中的卫生健康领域的谣言检测问题,综合考虑文本和视觉特征,提出一种多模态谣言检测方法,该方法将边缘检测得到的图像特征整合到图像特征提取中,以强化图像的特征提取效果。此外,提出一种特征推荐机制以强化对抗神经网络在多模态数据下的卫生健康领域谣言特点捕捉。实验结果表明,该方法在准确率、召回率和F1得分指标上都有很好的表现,高于传统通用方法,能够有效地识别出社交网络上的卫生健康谣言信息。
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关键词
谣言检测
卫生健康数据
图像特征提取
多模态
特征推荐机制
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Keywords
Rumor detection
Health data
Image feature extraction
Multimodality
Feature recommendation mechanism
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名篇章中的消解问题与消解算法:研究综述
被引量：1
- 3
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作者
李莎莎
李舟军
陈火旺
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机构
国防科学技术大学计算机学院
北京航空航天大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第7期138-141,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60473057
60573057
90604007)的资助
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文摘
篇章消解,即识别篇章中对现实世界中同一实体不同表达的过程,包括指代消解和同指消解两个方面。作为信息抽取的重要环节,它在信息检索、自动文摘及文本挖掘等领域有着广阔的应用前景。本文分析并总结了消解过程中常用的语言知识,介绍了上世纪90年代以来具代表性的算法,并指出了篇章消解未来的发展趋势。
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关键词
指代消解
同指消解
排除性特征
推荐性特征
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Keywords
Anaphora resolution, Coreference resolution, Eliminating feature, Preferncial feature
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分类号
TP391.12
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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