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基于Ranking Loss的多标签分类集成学习算法 被引量：1
1
作者 任志博 王莉莉 +2 位作者 付忠良 张丹普 杨燕霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期40-42,68,共4页
针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,... 针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,并将这些弱分类器集成起来构成强分类器,强分类器的Ranking Loss随着弱分类器个数的增加而逐渐减少,并给出了算法流程。通过理论分析和实验数据对比验证了提出的多标签分类算法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 多标签分类 ADABOOST算法 rankingLoss 分类器组合 集成学习
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一种基于潜变量的Ranking模型构造算法 被引量：1
2
作者 程凡 李龙澍 +1 位作者 仲红 刘政怡 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期739-744,共6页
现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以... 现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以潜变量形式引入算法的框架中,并在此基础上定义了面向NDCG的目标函数。针对该目标函数非凸非平滑,首先使用"凹-凸过程"进行逼近,然后用"近似Bundle法"展开优化计算。基准数据集上的实验结果表明:相比完全依靠训练数据的Ranking算法,本文算法获得的模型更为精确。 展开更多
关键词 ranking算法 潜变量 结构化SVM NDCG 凹-凸过程 近似Bundle法
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基于pairwise的改进ranking算法 被引量：1
3
作者 程凡 仲红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1740-1743,共4页
传统基于pairwise的ranking算法,学习后得到的模型在用NDCG这样的ranking标准评价时效果并不好,对此提出了一种新型ranking算法。该算法也是使用样本对作为训练数据,但定义了一个面向NDCG评估标准的目标函数。针对此目标函数非平滑、难... 传统基于pairwise的ranking算法,学习后得到的模型在用NDCG这样的ranking标准评价时效果并不好,对此提出了一种新型ranking算法。该算法也是使用样本对作为训练数据,但定义了一个面向NDCG评估标准的目标函数。针对此目标函数非平滑、难以直接优化的特点,提出使用割平面算法进行学习,不仅解决了上述问题,而且使算法迭代的次数不再依赖于训练样本对数。最后基于基准数据集的实验证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 ranking算法 pairwise方法 支持向量机 NDCG 割平面算法
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有效的子空间支配查询算法——Ranking-k
4
作者 李秋生 吴亚东 +3 位作者 林茂松 王松 王海洋 冯鑫淼 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第1期108-114,共7页
针对Top-k dominating查询算法需要较高的时空消耗来构建属性组合索引,并且在相同属性值较多情况下的查询结果准确率低等问题,提出一种通过B+-trees和概率分布模型相结合的子空间支配查询算法——Ranking-k算法。首先,采用B+-trees为待... 针对Top-k dominating查询算法需要较高的时空消耗来构建属性组合索引,并且在相同属性值较多情况下的查询结果准确率低等问题,提出一种通过B+-trees和概率分布模型相结合的子空间支配查询算法——Ranking-k算法。首先,采用B+-trees为待查找数据各属性构建有序列表;然后,采取轮询调度算法读取skyline准则涉及到的有序列表,生成候选元组并获得k组终结元组;其次,根据生成的候选元组和终结元组,采用概率分布模型计算终结元组支配分数。迭代上述过程优化查询结果,直到满足条件为止。实验结果表明:Ranking-k与基本扫描算法(BSA)相比,查询效率提高了94.43%;与差分算法(DA)相比,查询效率提高了7.63%;与早剪枝Top-k支配(TDEP)算法、BSA和DA相比,查询结果更接近理论值。 展开更多
关键词 TOP-K dominating 子空间 ranking-k算法 有序列表 轮询调度算法
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基于非凸上界的ranking模型构造算法
5
作者 程凡 王煦法 李龙澍 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期57-63,共7页
现有的ranking算法均通过最小化原目标函数的凸上界构造ranking模型,得到的模型不够精确.为此,文中提出一种基于非凸上界的ranking算法.该算法首先给出一个基于多类支持向量机(SVM)的框架,然后定义面向NDCG的目标函数,在此基础上设计一... 现有的ranking算法均通过最小化原目标函数的凸上界构造ranking模型,得到的模型不够精确.为此,文中提出一种基于非凸上界的ranking算法.该算法首先给出一个基于多类支持向量机(SVM)的框架,然后定义面向NDCG的目标函数,在此基础上设计一个比现有的凸上界更为紧凑的非凸上界逼近原目标函数;针对上界函数的非凸非光滑,提出使用凹-凸过程进行凸逼近,并采用割平面算法进行求解;最后,通过在基准数据集上的实验对该算法进行验证,并与现有算法进行对比.结果表明,相比现有的基于凸上界的ranking算法,文中算法得到的模型不但更为精确,而且更加稳定. 展开更多
关键词 ranking算法 非凸上界 NDCG 凹-凸过程 割平面算法 多类支持向量机
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单纯形算法在统计机器翻译Re-ranking中的应用 被引量：2
6
作者 付雷 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期28-33,共6页
近年来,discriminative re-ranking技术已经被应用到很多自然语言处理相关的分支中,像句法分析,词性标注,机器翻译等,并都取得了比较好的效果,在各自相应的评估标准下都有所提高。本文将以统计机器翻译为例,详细地讲解利用单纯形算法(Si... 近年来,discriminative re-ranking技术已经被应用到很多自然语言处理相关的分支中,像句法分析,词性标注,机器翻译等,并都取得了比较好的效果,在各自相应的评估标准下都有所提高。本文将以统计机器翻译为例,详细地讲解利用单纯形算法(Simplex Algorithm)对翻译结果进行re-rank的原理和过程,算法的实现和使用方法,以及re-rank实验中特征选择的方法,并给出该算法在NIST-2002(开发集)和NIST-2005(测试集)中英文机器翻译测试集合上的实验结果,在开发集和测试集上,BLEU分值分别获得了1.26%和1.16%的提高。 展开更多
关键词 人工智能 机器翻译 discriminative re—ranking 单纯形算法 统计机器翻译
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结构洞理论视角下的复杂工程支配网络综合项目排序方法 被引量：2
7
作者 张可 刘思敏 +1 位作者 张政 马敏 《系统管理学报》 北大核心 2025年第2期389-399,共11页
复杂工程包含的项目众多,对项目的重要性进行综合排序,是工程实际决策亟须解决的问题。然而,现有方法忽略了项目之间的联系且分析视角单一,导致排序结果区分度不高。为此,基于复杂工程支配网络,提出结构洞理论视角下的综合项目排序方法... 复杂工程包含的项目众多,对项目的重要性进行综合排序,是工程实际决策亟须解决的问题。然而,现有方法忽略了项目之间的联系且分析视角单一,导致排序结果区分度不高。为此,基于复杂工程支配网络,提出结构洞理论视角下的综合项目排序方法。首先,引入结构洞理论,构建项目影响广泛性的度量模型。其次,利用k-shell算法对项目中心度进行重要性评价及层级划分,构建项目的全局重要度评价模型。在此基础上,融合结构洞理论与k-shell算法,提出项目重要性综合排序方法。最后,将该方法应用于算例网络和实际工程,并与其他方法进行了对比分析。结果显示,提出的项目排序方法具有更高的区分度,能够适应项目评价的多维度要求,为复杂工程的决策提供了参考。 展开更多
关键词 工程支配网络 结构洞理论 k-shell算法 项目排序
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基于低秩与全变分联合正则化的低剂量CT图像重建
8
作者 刘宇 张鹏程 +5 位作者 张丽媛 刘祎 桂志国 张雪怡 朱陈一菲 汤豪威 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期978-987,共10页
针对全变分(TV)最小化方法在低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像重建中易导致的图像过平滑和块状效应等问题,提出一种基于低秩与TV联合正则化的LDCT图像重建方法,以提升LDCT重建图像的视觉质量。首先,建立一个基于低秩与TV联合正则化的图... 针对全变分(TV)最小化方法在低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像重建中易导致的图像过平滑和块状效应等问题,提出一种基于低秩与TV联合正则化的LDCT图像重建方法,以提升LDCT重建图像的视觉质量。首先,建立一个基于低秩与TV联合正则化的图像重建模型,从而从理论上获得更精确和自然的重建结果;其次,通过引入具有非局部自相似特性的低秩先验克服仅使用TV最小化方法存在的局限性;最后,采用Chambolle-Pock(CP)算法优化求解上述模型,以提高模型的求解效率,并保证模型能有效求解。在3种不同LDCT扫描条件下验证所提方法的有效性。在Mayo数据集上的实验结果表明,与PWLS-LDMM(Penalized Weighted Least-Squares based on Low-Dimensional Manifold)方法、NOWNUNM(NOnlocal Weighted NUclear Norm Minimization)方法和CP方法相比,在25%剂量下,所提方法的视觉信息保真度(VIF)分别提升了28.39%、8.30%和2.93%;在15%剂量下,所提方法的VIF分别提升了29.96%、13.83%和4.53%;在10%剂量下,所提方法的VIF分别提升了30.22%、17.10%和7.66%。可见,所提方法在消除噪声和条纹伪影的同时能保留更多的细节纹理信息,验证了所提方法具有较好的噪声伪影抑制能力。 展开更多
关键词 低剂量计算机断层扫描 Chambolle-Pock算法 低秩 全变分 图像重建
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融合多策略改进蜜獾优化算法及其应用
9
作者 袁媛 赵鹏举 +1 位作者 代晓文 周利东 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期134-139,共6页
针对标准蜜獾算法易陷入局部最优和寻优精度低等问题,提出一种多策略改进的蜜獾优化算法。首先,引入Sine混沌映射种群初始化,增加了种群初始化的不确定性;其次,融入了反馈共享策略,提高了算法跳出局部最优解的能力;最后在反馈共享阶段... 针对标准蜜獾算法易陷入局部最优和寻优精度低等问题,提出一种多策略改进的蜜獾优化算法。首先,引入Sine混沌映射种群初始化,增加了种群初始化的不确定性;其次,融入了反馈共享策略,提高了算法跳出局部最优解的能力;最后在反馈共享阶段结束后引入莱维飞行策略,进一步避免了算法陷入局部最优的风险。选取9个经典测试函数以及四种对比算法,结合秩和检验对算法进行评估,验证了改进后算法的良好优化性能。为进一步评估算法解决实际问题的性能,将其用于随机森林预测模型的参数优化,结果表明,IHBA-RF模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 蜜獾优化算法 Sine混沌映射 反馈共享 莱维飞行 秩和检验
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自适应不完备多视角聚类
10
作者 陈梅 马学艳 +2 位作者 张弛 张锦宏 钱罗雄 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1059-1073,共15页
高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。... 高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。在初始图构建中,AIM模型采用有效视角的相似度均值来填充对应位置的缺失值,以获取数据更加完整的潜在结构,同时引入稀疏约束来提高模型对噪声的鲁棒性;在图优化过程中,引入低秩约束捕获数据的全局结构,通过谱约束增强类内数据间的紧密性,使仿射图具有更清晰的块对角结构,并引入一致性约束最小化各视角的仿射图与一致表征之间的差异来捕获视角间的互补信息,得到具有高鉴别特征的一致鲁棒表征图。与9种不完备多视角聚类方法在真实和多种缺失率下仿真的不完备多视角数据集中进行实验对比,结果表明:AIM模型均获得了最好的聚类性能。 展开更多
关键词 自适应构图 低秩表示 图融合 图算法 不完备多视角聚类
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PageRank算法研究 被引量：69
11
作者 黄德才 戚华春 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期145-146,162,共3页
深入剖析了著名搜索引擎Google的关键技术PageRank算法,介绍分析了该算法的当前发展现状。并针对PageRank算法容易出现主题漂移现象,利用提出的二阶相似度改进算法。实验表明,改进的算法有利于减少主题漂移现象,提高用户对检索结果的满... 深入剖析了著名搜索引擎Google的关键技术PageRank算法,介绍分析了该算法的当前发展现状。并针对PageRank算法容易出现主题漂移现象,利用提出的二阶相似度改进算法。实验表明,改进的算法有利于减少主题漂移现象,提高用户对检索结果的满意度。 展开更多
关键词 PAGErank 搜索引擎 排序算法 GOOGLE
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基于PageRank改进算法的电网脆弱线路快速辨识(一):理论基础 被引量：18
12
作者 马志远 刘锋 +2 位作者 沈沉 张爽 田蓓 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期6363-6370,6601,共8页
作为两篇系列文章的第一篇,该文结合网络拓扑和电网运行状态,提出了一种适用于快速辨识电网脆弱线路的Page Rank改进算法并阐明其原理。首先,介绍Page Rank基本算法,并讨论了将其直接应用于辨识电网脆弱线路的局限性。其次,为了克服以... 作为两篇系列文章的第一篇,该文结合网络拓扑和电网运行状态,提出了一种适用于快速辨识电网脆弱线路的Page Rank改进算法并阐明其原理。首先,介绍Page Rank基本算法,并讨论了将其直接应用于辨识电网脆弱线路的局限性。其次,为了克服以上局限性,提出相关性网络和衍生网络的概念,然后在此基础上建立分析线路脆弱度Page Rank改进模型。最后,基于此模型给出线路脆弱度计算的解析表达式,并提出快速辨识脆弱线路的方法。 展开更多
关键词 连锁故障 PAGE rank改进算法 电网 脆弱线路 快速辨识
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基于PageRank的页面排序改进算法 被引量：11
13
作者 王冬 雷景生 李壮 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第22期5921-5923,F0003,共4页
首先对PageRank算法进行了一般性介绍,研究了现有的基于链接结构的改进算法。在此基础上,指出PageRank算法给不同网页分配相同的PageRank值影响了网页的排序质量,提出了一种基于多层分类技术的改进算法HCPR,并对PageRank和HCPR算法进行... 首先对PageRank算法进行了一般性介绍,研究了现有的基于链接结构的改进算法。在此基础上,指出PageRank算法给不同网页分配相同的PageRank值影响了网页的排序质量,提出了一种基于多层分类技术的改进算法HCPR,并对PageRank和HCPR算法进行了相应测试和比较。实验结果表明,HCPR的排序结果比PageRank提高了约15.3%的相关度。 展开更多
关键词 搜索引擎 信息检索 排序算法 数据挖掘 页面等级
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基于PRank算法的主动排序学习算法 被引量：4
14
作者 王扬 黄亚楼 +2 位作者 刘杰 李栋 蒯宇豪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第21期38-39,47,共3页
针对排序学习中如何选择最值得标注的样本和通过尽可能少的已标注样本训练出较好的排序模型的问题,将主动学习的思想引入排序学习中,提出一种基于排序感知机的主动排序学习算法——Active PRank。基于真实数据集的实验结果表明,该算法... 针对排序学习中如何选择最值得标注的样本和通过尽可能少的已标注样本训练出较好的排序模型的问题,将主动学习的思想引入排序学习中,提出一种基于排序感知机的主动排序学习算法——Active PRank。基于真实数据集的实验结果表明,该算法在保证排序模型性能的前提下,减少样本的标注量,在同等标注量的条件下,提高排序结果的正确率。 展开更多
关键词 排序学习 主动学习 Prank算法
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搜索引擎PageRank算法研究 被引量：12
15
作者 蔡建超 蔡明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第9期59-60,82,共3页
在研究搜索引擎关键技术的基础上,深入细致地剖析了著名搜索引擎Google的链接分析排名算法PageRank算法,解说其运行原理并给出改进算法。在此基础上指出PageRank算法存在的缺陷,从而针对性地提出了优化方案,实验结果表明,改进的算法有... 在研究搜索引擎关键技术的基础上,深入细致地剖析了著名搜索引擎Google的链接分析排名算法PageRank算法,解说其运行原理并给出改进算法。在此基础上指出PageRank算法存在的缺陷,从而针对性地提出了优化方案,实验结果表明,改进的算法有利于提高算法的运行效率,提高用户对检索结果的查准率。 展开更多
关键词 搜索引擎 排名算法 PAGErank
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NodeRank:一种高效软硬件划分算法 被引量：8
16
作者 陈志 武继刚 +1 位作者 宋国治 陈金亮 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2033-2040,共8页
软硬件协同设计是现代嵌入式系统开发的核心技术,如何将系统功能划分到软件和硬件部分上是软硬件协同设计的关键环节.文中将软硬件划分问题看作带有动态通信代价的变异0-1背包问题,提出一种基于迭代排序思想的NodeRank算法.该算法通过... 软硬件协同设计是现代嵌入式系统开发的核心技术,如何将系统功能划分到软件和硬件部分上是软硬件协同设计的关键环节.文中将软硬件划分问题看作带有动态通信代价的变异0-1背包问题,提出一种基于迭代排序思想的NodeRank算法.该算法通过迭代排序计算结点通信代价的期望值,进而求解背包问题,构造出软硬件划分问题的优质启发解.实验结果证明,在计算-通信代价均衡,弱实时性约束条件下,NodeRank对边点比大于等于2的任务图的处理结果与目前已知效果最好的禁忌搜索方法的平均性能差距不超过1.2%,而平均时间开销可以节约95%.在通信代价较高的条件下,NodeRank与禁忌搜索相比,可提升性能达3.5%,并节约时间超过75%. 展开更多
关键词 软硬件划分 启发式算法 0-1背包问题 迭代排序
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基于网页链接与用户反馈的PageRank算法改进研究 被引量：13
17
作者 曹姗姗 王冲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第12期179-182,共4页
在网页链接结构的排序算法PageRank的基础上,提出了一种改进的Bias PageRank(BPR)算法。为了提高用户对网页排序结果的满意度,该算法结合网页链接结构与用户反馈信息(点击率、最近一次点击时间等)进行综合分析,从而从网页设计与用户角... 在网页链接结构的排序算法PageRank的基础上,提出了一种改进的Bias PageRank(BPR)算法。为了提高用户对网页排序结果的满意度,该算法结合网页链接结构与用户反馈信息(点击率、最近一次点击时间等)进行综合分析,从而从网页设计与用户角度共同对网页PR值进行合理分配,以在一定程度上达到高质量网页尽量排序靠前、信息价值低的网页尽量下沉的目的。仿真实验表明,BPR算法在一定程度上改善了排序效果,提升了用户信息检索满意度。 展开更多
关键词 网页排序 链接结构 用户反馈 PAGErank 算法改进
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一种基于Rank变换的改进中值滤波 被引量：1
18
作者 夏道平 董方敏 +2 位作者 潘天浩 姚刚 刘勇 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第2期100-103,共4页
针对传统中值滤波对孤立噪声点和连续噪声不能有效滤波等问题,提出了一种改进算法:首先通过Rank变换,找出图像中所有的孤立噪声点,然后遍历图像对孤立的噪声点采用中值滤波,最大限度保持图像细节,有效地解决了在抑制图像噪声和保护图像... 针对传统中值滤波对孤立噪声点和连续噪声不能有效滤波等问题,提出了一种改进算法:首先通过Rank变换,找出图像中所有的孤立噪声点,然后遍历图像对孤立的噪声点采用中值滤波,最大限度保持图像细节,有效地解决了在抑制图像噪声和保护图像细节方面的矛盾,对图像中孤立噪声点有较好的滤波效果;随后,进一步针对少量连续噪声点的情况,采用迭代算法对上述改进中值滤波算法结果进行处理,来解决连续噪声的滤波问题.试验结果表明,本文算法滤波后的图像效果明显好于传统滤波方法,能够有效地去噪,并能较好地保持图像细节和边缘. 展开更多
关键词 rank变换 中值滤波 迭代算法
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基于用户兴趣度的PageRank改进算法 被引量：3
19
作者 黄贤英 陈红阳 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2014年第5期74-78,共5页
传统的PageRank算法容易导致主题漂移、偏重旧网页、用户对搜索结果的主观选择被忽略等问题。针对PageRank算法存在的上述缺陷,提出了一种基于用户兴趣度的网页排序算法——PRUI算法。该算法主要从网页自身的客观特性和用户兴趣的主观... 传统的PageRank算法容易导致主题漂移、偏重旧网页、用户对搜索结果的主观选择被忽略等问题。针对PageRank算法存在的上述缺陷,提出了一种基于用户兴趣度的网页排序算法——PRUI算法。该算法主要从网页自身的客观特性和用户兴趣的主观特性两方面对网页的PR值进行重新估算,并依据估算后的网页PR值对网页做重排序。相比传统的PageRank算法,改进的PRUI算法进一步提高了系统检索的准确率和首页命中率。 展开更多
关键词 搜索引擎 PAGErank算法 主题漂移 用户兴趣度 页面排序
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核映射和Rank-Order距离的局部保持投影相似性度量方法 被引量：3
20
作者 秦玉华 张萌 +1 位作者 杨宁 单秋甫 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期3117-3122,共6页
针对近红外光谱高维、高冗余、非线性和小样本等特点导致光谱相似性度量时出现的“维度灾难”,提出一种基于核映射和rank-order距离的局部保持投影(KRLPP)算法。首先将光谱数据经过核变换映射到更高维空间,有效保证了流形结构的非线性... 针对近红外光谱高维、高冗余、非线性和小样本等特点导致光谱相似性度量时出现的“维度灾难”,提出一种基于核映射和rank-order距离的局部保持投影(KRLPP)算法。首先将光谱数据经过核变换映射到更高维空间,有效保证了流形结构的非线性特征。然后改进局部保持投影(LPP)算法对数据进行降维操作,将rank-order距离替代传统的欧氏距离或测地线距离,通过共享邻近点的信息,得到更加准确的局部邻域关系。最后在低维空间通过距离的计算实现光谱的度量。该方法不仅有效解决了高维空间存在的“距离失效”问题,同时还提高了相似性度量结果的精度。为了验证KRLPP算法的有效性,首先根据降维前后数据集信息残差的变化确定了最佳参数近邻点的个数k和降维后的维数d。其次,从光谱降维投影效果和模型分类效果两个角度与PCA,LPP和INLPP算法进行了对比,结果表明KRLPP算法对于烟叶的部位有较好的区分能力,降维效果以及对于不同部位的正确识别率明显优于PCA,LPP和INLPP。最后,从某品牌卷烟叶组配方中选取了5个代表性烟叶作为目标烟叶,分别采用PCA,LPP和KRLPP方法从300个用于配方维护的烟叶样品中为每个目标烟叶寻找相似烟叶,并从化学成分和感官评价两方面对替换前后的烟叶及叶组配方进行了评价分析。其中LPP和KRLPP用于降维的参数选择保持一致,PCA选择前6个主成分。结果表明,由KRLPP选出的替换烟叶与替换配方在总糖、还原糖、总烟碱、总氮等化学成分以及香气、烟气、口感等感官指标上较PCA、LPP方法差异最小,相似性度量准确度最高。该方法可应用于配方产品替换原料的查找,辅助企业实现产品质量的维护。 展开更多
关键词 近红外光谱 局部保持投影算法 核映射 rank-order距离 相似性度量
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