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在线评论情感分析中固定搭配特征提取方法研究 被引量：27
1
作者 王祖辉 姜维 李一军 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2014年第4期180-186,共7页
有效和稳定的特征提取和特征表示是提高在线评论情感分析性能的重要因素。在常规的连续词袋性、触发对等特征的基础上,本文研究在线评论中固定搭配特征的提取与表示方法,提出结合互信息和平均互信息、基于粗糙集两种策略用于固定搭配特... 有效和稳定的特征提取和特征表示是提高在线评论情感分析性能的重要因素。在常规的连续词袋性、触发对等特征的基础上,本文研究在线评论中固定搭配特征的提取与表示方法,提出结合互信息和平均互信息、基于粗糙集两种策略用于固定搭配特征提取,并从特征抽取方法的有效性和稳定性分析出发考查所抽取的固定搭配其内部及外部稳定性,并将经筛选的固定搭配特征融合于多种情感分析模型中进行情感分析。真实酒店评论数据上的实验表明,固定搭配特征的恰当表示和筛选有效改善情感分析模型的分类精度,此外研究发现评论中情感特征词分布不均衡情况下采用可变精度粗规则的提取策略有助于提高情感分析的分类精度。 展开更多
关键词 情感分析 固定搭配特征提取 互信息与平均互信息 粗糙集 支持向量机
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基于UML的弹道导弹预警仿真系统建模 被引量：11
2
作者 罗开平 李一军 姜维 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期845-849,共5页
采用UML构建了导弹预警仿真系统的用例模型、实体结构模型、实体行为模型和系统逻辑结构模型。通过综合运用SQL、VisualC++、STK和Matlab等软件功能,实现了这个以预警任务规划和传感器调度为亮点的导弹预警仿真系统。该仿真系统兼具多... 采用UML构建了导弹预警仿真系统的用例模型、实体结构模型、实体行为模型和系统逻辑结构模型。通过综合运用SQL、VisualC++、STK和Matlab等软件功能,实现了这个以预警任务规划和传感器调度为亮点的导弹预警仿真系统。该仿真系统兼具多重功能,可模拟导弹攻防、模拟导弹发射和导弹预警不确定因素、优化预警装备部署、评估预警系统效能等。 展开更多
关键词 预警仿真 系统建模 统一建模语言 弹道导弹
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一种时空OLAP的索引技术研究 被引量：1
3
作者 樊博 李海刚 +1 位作者 孟庆国 李一军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第2期54-56,共3页
提出基于R-tree(空间数据索引)与SB-tree(时间数据索引)相结合的复合索引结构——RSB-tree,以及RSB-tree索引的构建方法和支撑算法。针对小粒度的、近期的时间段数据,实现了结合空间区域和时间数据的时空OLAP分析与查询。
关键词 时空OLAP RSB-tree 空间数据索引 时间数据索引
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基于混合遗传算法的敏捷卫星任务规划求解 被引量：11
4
作者 郝会成 姜维 李一军 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第17期4972-4978,共7页
针对新一代对地观测敏捷卫星任务规划问题,首先研究了敏捷卫星的特点,分析了敏捷卫星工作模式及对地观测过程,在此基础上构建了基于多目标的任务规划模型。针对敏捷卫星任务规划问题具有多约束、多冲突、非线性NP-hard特点,本文提出了... 针对新一代对地观测敏捷卫星任务规划问题,首先研究了敏捷卫星的特点,分析了敏捷卫星工作模式及对地观测过程,在此基础上构建了基于多目标的任务规划模型。针对敏捷卫星任务规划问题具有多约束、多冲突、非线性NP-hard特点,本文提出了基于混合遗传求解算法,该算法将免疫遗传算法与蚁群算法相结合,以蚁群算法所产生的解作为免疫遗传算法的初始种群,同时以蚁群算法中的全局最优解作为疫苗。通过实验表明本文提出的算法比遗传算法和免疫遗传算法精度更高,收敛速度更快。 展开更多
关键词 敏捷卫星 任务规划 免疫遗传 混合遗传算法
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基于贝叶斯网络推理的导弹目标类型识别 被引量：8
5
作者 姜维 李一军 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1264-1270,共7页
天基预警系统中的导弹目标类型识别特征被逐步采集到,其获取的顺序呈现一定随机性且往往又不完全独立。由此,建立了基于贝叶斯网络的推理模型,它可有效处理特征随机到达、特征间不完全独立条件下的不确定性推理问题,且易于融入专家知识... 天基预警系统中的导弹目标类型识别特征被逐步采集到,其获取的顺序呈现一定随机性且往往又不完全独立。由此,建立了基于贝叶斯网络的推理模型,它可有效处理特征随机到达、特征间不完全独立条件下的不确定性推理问题,且易于融入专家知识。针对所采集的数据由于受传感器能力、环境干扰等多种因素影响而具有不完全可信性的问题,提出基于熵增益建立证据不确定的贝叶斯网络推理模型。通过预警仿真系统实验表明,可信度贝叶斯网推理模型可改善推理精度7.35%。 展开更多
关键词 目标类型识别 不确定性推理 贝叶斯网络 可信度推理 导弹
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基于支持向量机的垃圾邮件过滤方法 被引量：7
6
作者 王祖辉 姜维 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第13期188-189,207,共3页
针对中英文混合垃圾邮件过滤问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的过滤方法和融合多种分类特征的框架。通过改进SVM中线性核的表示方式,解决存储空间和计算量问题。通过领域术语自动抽取技术,增强垃圾邮件过滤的语义单元识别能力,提高垃... 针对中英文混合垃圾邮件过滤问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的过滤方法和融合多种分类特征的框架。通过改进SVM中线性核的表示方式,解决存储空间和计算量问题。通过领域术语自动抽取技术,增强垃圾邮件过滤的语义单元识别能力,提高垃圾邮件分类性能。在跨语言大规模语料库上的实验表明,采用SVM比采用Good-Turing算法平滑的朴素贝叶斯模型泛化性能提高了6.13%,分类精度比最大熵模型提高了8.18%。 展开更多
关键词 垃圾邮件过滤 支持向量机 领域术语抽取
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数据稀疏环境下基于用户主题偏好的协同过滤算法 被引量：4
7
作者 张尧 冯玉强 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第2期145-152,共8页
在B2C电子商务中,user-based协同过滤算法是一种重要的推荐方法,但用户共同评价项目数据稀疏影响了user-based协同过滤算法的应用。鉴于此,在考虑用户消费水平的基础上,利用关联规则挖掘形式化描述商品间的替代相似性;利用基于时间的贝... 在B2C电子商务中,user-based协同过滤算法是一种重要的推荐方法,但用户共同评价项目数据稀疏影响了user-based协同过滤算法的应用。鉴于此,在考虑用户消费水平的基础上,利用关联规则挖掘形式化描述商品间的替代相似性;利用基于时间的贝叶斯概率描述商品间的关联关系构建商品网络,通过社会网络分析中的成份分析方法对商品网分析,得到面向用户主题偏好的商品间互补性关系,进而利用这两种商品间关系构建用户主题偏好项目集,最后在数据极度稀疏的环境下通过F1方法和多样性测量方法与传统推荐算法进行对比实验分析,实验结果显示提高了推荐结果的准确性与新颖性。研究用的所有数据均采集于京东商城网站。本文为缓解数据稀疏问题提出了一种新的方法,扩展了整体网分析方法在商品关系分析中的应用,含有理论与实践双重意义。 展开更多
关键词 B2C 协同过滤 稀疏问题 主题偏好 商品关系 社会网络分析
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基于粗糙集的在线评论情感分析模型 被引量：3
8
作者 王祖辉 姜维 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第16期1-4,共4页
针对在线评论情感分析的复杂特征抽取问题,提出一种基于粗糙集的在线评论情感分析模型。分析传统词袋性特征,指出固定搭配特征在情感极性判别中的作用,采用粗糙集方法挖掘在线评论中的固定搭配特征,将其融合于SVM与Naive Bayes等情感分... 针对在线评论情感分析的复杂特征抽取问题,提出一种基于粗糙集的在线评论情感分析模型。分析传统词袋性特征,指出固定搭配特征在情感极性判别中的作用,采用粗糙集方法挖掘在线评论中的固定搭配特征,将其融合于SVM与Naive Bayes等情感分析模型中。实际酒店的在线评论情感分析结果表明,增加粗规则后,SVM模型与Naive Bayes模型获得的评论情感判别精度都有所提高。 展开更多
关键词 情感分析 粗糙集 特征提取 词袋特征 固定搭配特征 支持向量机
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引入数据平滑的增量式贝叶斯垃圾邮件过滤方法 被引量：2
9
作者 王祖辉 姜维 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第16期21-25,共5页
朴素贝叶斯分类器在处理垃圾邮件过滤任务时,往往存在数据稀疏问题。由于语料库中特征出现遵循Zipf定律,所以单纯依靠增加训练语料方式难以解决该问题。为克服数据稀疏问题,引入数据平滑算法计算贝叶斯模型中缺失特征的补偿概率。通过... 朴素贝叶斯分类器在处理垃圾邮件过滤任务时,往往存在数据稀疏问题。由于语料库中特征出现遵循Zipf定律,所以单纯依靠增加训练语料方式难以解决该问题。为克服数据稀疏问题,引入数据平滑算法计算贝叶斯模型中缺失特征的补偿概率。通过领域术语抽取与概念相关模型增加分类中语义知识处理能力。采用增量式学习方法完成动态在线学习过程。Ling-Spam垃圾邮件语料库实验表明该方法提高分类精度2.51%,在国家863语料表明该方法比Laplace原则提高了3.05%。 展开更多
关键词 垃圾邮件过滤 贝叶斯分类 数据平滑
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两阶段反向组合多属性拍卖分包算法 被引量：1
10
作者 呼大永 冯玉强 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1649-1654,共6页
针对反向拍卖中根据物品部件分解情况"分包"的方式不能保证包内"高相似性"与供应商之间"高竞争性"的问题,采用"先分包、后拆包"的两阶段反向组合多属性拍卖分包算法以降低胜者确定问题算法复杂... 针对反向拍卖中根据物品部件分解情况"分包"的方式不能保证包内"高相似性"与供应商之间"高竞争性"的问题,采用"先分包、后拆包"的两阶段反向组合多属性拍卖分包算法以降低胜者确定问题算法复杂度,"分包"阶段保证了包内物品的相似度,"拆包"阶段保证了供应商之间的竞争性.在求解胜者确定问题时,可利用在供应商投标后通过该算法生成的"分包"对投标进行约减以降低算法复杂度,并能有效降低主观性对分包质量的影响,从而降低采购成本.该算法为反向组合多属性拍卖WDP问题的解决提出了新的思路. 展开更多
关键词 反向拍卖 胜者确定问题 分包 组合多属性拍卖
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