基于亲和力与研究方向覆盖率的审稿人推荐算法 被引量：3

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作者 钟磊 周允升 +1 位作者 余敦辉 崔海波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期430-436,共7页

针对现有审稿人推荐算法主要通过亲和力分数分配审稿人,而忽略了审稿人与论文研究方向匹配的问题,提出一种基于亲和力与研究方向覆盖率的审稿人推荐算法(ARDC)。首先,根据研究方向在待审论文和审稿人论文组中出现的频数,确定论文选择审... 针对现有审稿人推荐算法主要通过亲和力分数分配审稿人,而忽略了审稿人与论文研究方向匹配的问题,提出一种基于亲和力与研究方向覆盖率的审稿人推荐算法(ARDC)。首先,根据研究方向在待审论文和审稿人论文组中出现的频数,确定论文选择审稿人的次序;然后,综合审稿人和论文间的亲和力得分以及审稿人对论文的研究方向覆盖得分,来计算审稿人对待审论文的综合审阅得分,并依据轮询调度得到论文预分配审稿小组;最后,对预分配审稿小组进行利益冲突检查与消解以实现最终的审稿小组推荐。实验结果表明,与基于松弛迭代的分配算法(FairIR)和同行评审公平分配算法(PR4A)等基于分配的审稿人推荐算法相比,所提算法在牺牲少量亲和力的情况下,将研究方向覆盖得分平均提高了38%,从而确保推荐结果更加准确合理。 展开更多

关键词 审稿人推荐 亲和力分数 主题模型 利益冲突 轮询调度

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一种最大化内存共享与最小化运行时环境的超轻量级容器 被引量：7

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作者 张礼庆 郭栋 +2 位作者 吴绍岭 崔海波 王伟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1545-1555,共11页

容器技术的兴起带来了数据中心的深刻变化,大量软件转为微服务方式部署与交付.如何优化海量用户环境下大规模容器的启动、运行与维护问题具有广泛的现实意义.目前以Docker为代表的主流容器技术已经取得较大成功,但在镜像体积、资源共享... 容器技术的兴起带来了数据中心的深刻变化,大量软件转为微服务方式部署与交付.如何优化海量用户环境下大规模容器的启动、运行与维护问题具有广泛的现实意义.目前以Docker为代表的主流容器技术已经取得较大成功,但在镜像体积、资源共享等方面仍有较大改进空间.梳理了虚拟化技术的发展过程,阐明轻量级的虚拟化技术是未来的研究方向,对数据敏感型应用至关重要.通过建立库文件共享模型,探究了库文件的共享程度对容器最大启动数量的影响.给出了一种超轻量级的容器设计方案,通过细化可操作资源的粒度,使得支撑应用程序运行的容器运行时环境最小化;将依赖库文件与可执行二进制文件单独抽取成层,实现了容器对主机内存资源的最大化共享.根据上述方案实现了一种超轻量级容器管理引擎:REG(runtime environment generation),并定义了一套基于REG的工作流.在镜像体积、启动速度、内存占用、容器启动风暴等方面进行对比实验,验证了所提方法在大规模容器环境下的有效性. 展开更多

关键词 容器 云件 轻量级 运行时环境 资源共享

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跨项目缺陷预测中训练数据选择方法 被引量：3

3

作者 王星 何鹏 +1 位作者 陈丹 曾诚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期3165-3169,3187,共6页

跨项目缺陷预测(CPDP)利用来自其他项目的缺陷数据预测目标项目的缺陷情况,为解决以往缺陷预测方法面临的训练数据受限问题提供了一个新的视角。训练数据的质量将直接影响跨项目缺陷预测模型的性能,因此,需尽可能选择与目标项目更相似... 跨项目缺陷预测(CPDP)利用来自其他项目的缺陷数据预测目标项目的缺陷情况,为解决以往缺陷预测方法面临的训练数据受限问题提供了一个新的视角。训练数据的质量将直接影响跨项目缺陷预测模型的性能,因此,需尽可能选择与目标项目更相似的数据用于模型的训练。利用PROMISE提供的34个公开数据集,从训练数据选择方面,分析了四种典型的相似性度量方法对跨项目预测结果的影响以及各种方法之间的差异。研究结果表明:使用不同的相似性度量方法选出的训练数据质量不同,其中余弦相似性与相关系数两种方法效果更好,且最大改进比例达到6.7%;同时,根据目标项目的缺陷率,发现余弦相似性更适合于缺陷率高于0.25的项目。 展开更多

关键词 软件质量保证 缺陷预测 跨项目缺陷预测 相似性度量 数据选择

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基于企业知识图谱构建的实体关联查询系统 被引量：5

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作者 余敦辉 万鹏 王社 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第9期2510-2516,共7页

针对目前知识图谱查询中节点之间语义关联性不高、查询效率低等问题,提出了一种实体关联的查询方法,然后以此为基础设计并实现了基于知识图谱的企业查询系统。所提查询方法采用四层过滤模型,首先通过路径搜索找到目标节点的公共路径,从... 针对目前知识图谱查询中节点之间语义关联性不高、查询效率低等问题,提出了一种实体关联的查询方法,然后以此为基础设计并实现了基于知识图谱的企业查询系统。所提查询方法采用四层过滤模型,首先通过路径搜索找到目标节点的公共路径,从而过滤掉关联程度较低的查询节点,得到过滤集合;然后在中间两层分别对过滤集合的属性和关系计算关联度,再基于动态阈值完成图集过滤;最后综合实体关联度和关系关联度得分并排序得到最终的查询结果。基于真实企业数据进行的实验结果表明,与Ness、NeMa等传统图查询方法相对比,所提方法在查询时间上平均降低了28.5%,同时在过滤性能上平均提高了29.6%,可见该方法能高效完成查询和展示与目标相关联实体的任务。 展开更多

关键词 知识图谱 图数据库 关联关系 查询系统 实体查询

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基于池化和特征组合增强BERT的答案选择模型 被引量：2

5

作者 胡婕 陈晓茜 张龑 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期365-373,共9页

当前主流模型无法充分地表示问答对的语义,未充分考虑问答对主题信息间的联系并且激活函数存在软饱和的问题,而这些会影响模型的整体性能。针对这些问题,提出了一种基于池化和特征组合增强BERT的答案选择模型。首先,在预训练模型BERT的... 当前主流模型无法充分地表示问答对的语义,未充分考虑问答对主题信息间的联系并且激活函数存在软饱和的问题,而这些会影响模型的整体性能。针对这些问题,提出了一种基于池化和特征组合增强BERT的答案选择模型。首先,在预训练模型BERT的基础上增加对抗样本并引入池化操作来表示问答对的语义;其次,引入主题信息特征组合来加强问答对主题信息间的联系;最后,改进隐藏层的激活函数,并用拼接向量通过隐藏层和分类器完成答案选择任务。在SemEval-2016CQA和SemEval-2017CQA数据集上进行的验证结果表明,所提模型与tBERT模型相比,准确率分别提高了3.1个百分点和2.2个百分点;F1值分别提高了2.0个百分点和3.1个百分点。可见,所提模型在答案选择任务上的综合效果得到了有效提升,准确率和F1值均优于对比模型。 展开更多

关键词 答案选择 预训练模型 池化 特征组合 激活函数

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面向全局优化的时空众包任务分配算法 被引量：13

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作者 聂茜婵 张阳 +1 位作者 余敦辉 张兴盛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期1950-1958,共9页

针对时空众包任务分配研究中未考虑多方参与对象的效益和连续任务分配的全局优化,导致分配效果不佳的问题,提出一种面向三方综合效益全局优化的在线任务分配算法。首先,基于在线随机森林和门控循环单元网络预测出下一时间戳内众包对象(... 针对时空众包任务分配研究中未考虑多方参与对象的效益和连续任务分配的全局优化,导致分配效果不佳的问题,提出一种面向三方综合效益全局优化的在线任务分配算法。首先,基于在线随机森林和门控循环单元网络预测出下一时间戳内众包对象(众包任务和工人)的分布情况,进而结合当前时间戳内众包对象的情况构造二分图模型,最后采用带权二分图最优匹配算法完成任务分配。实验结果证明了所提算法在连续任务分配过程中实现了综合效益的全局优化。与贪心算法对比,该算法在任务分配成功率方面提升25.7%,在平均综合效益方面提升32.2%,在工人平均机会成本方面提升37.8%;与随机阈值算法对比,该算法在任务分配成功率方面提升27.4%,在平均综合效益方面提升34.7%,在工人平均机会成本方面40.2%。 展开更多

关键词 时空众包 预测分析 在线随机森林 KM算法

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基于弹幕情感分析和主题模型的视频推荐算法 被引量：7

7

作者 朱思淼 魏世伟 +1 位作者 魏思恒 余敦辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第10期2813-2819,共7页

针对互联网上大量自制视频缺少用户评分、推荐准确率不高的问题,提出一种融合弹幕情感分析和主题模型的视频推荐算法(VRDSA)。首先,对视频的弹幕评论进行情感分析,得到视频的情感向量,之后基于情感向量计算视频之间的情感相似度;同时,... 针对互联网上大量自制视频缺少用户评分、推荐准确率不高的问题,提出一种融合弹幕情感分析和主题模型的视频推荐算法(VRDSA)。首先,对视频的弹幕评论进行情感分析,得到视频的情感向量,之后基于情感向量计算视频之间的情感相似度;同时,基于视频的标签建立主题模型来得到视频标签的主题分布,并使用主题分布计算视频之间的主题相似度;接着,对视频的情感相似度和主题相似度进行融合得到视频间的综合相似度;然后,结合视频间的综合相似度和用户的历史记录得到用户对视频的偏好度;同时通过视频的点赞量、弹幕量、收藏数等用户互动指标对视频的大众认可度进行量化,并结合用户历史记录计算出视频的综合认可度;最后,基于用户对视频的偏好度和视频的综合认可度预测用户对视频的认可度,并生成个性化推荐列表来完成视频的推荐。实验结果表明,与融合协同过滤和主题模型的弹幕视频推荐算法(DRCFT)以及嵌入LDA主题模型的协同过滤算法(ULR-itemCF)相比,所提算法推荐的准确率平均提高了17.1%,召回率平均提高了22.9%,F值平均提高了22.2%。所提算法对弹幕进行情感分析,并融合主题模型,以此来完成对视频的推荐,并且充分挖掘了弹幕数据的情感性,使得推荐结果更加准确。 展开更多

关键词 视频推荐算法 弹幕 主题模型 情感分析 认可度

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基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法 被引量：6

8

作者 余敦辉 张蕗怡 +1 位作者 张笑笑 毛亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期1871-1877,共7页

针对单一社交网络平台中推荐相似用户结果单一,对用户兴趣和行为信息了解不够全面的问题,提出了基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法(URCP-KR)。首先,在分割、匹配出的目标平台图谱和辅助平台图谱的相似子图中,利用改进的... 针对单一社交网络平台中推荐相似用户结果单一,对用户兴趣和行为信息了解不够全面的问题,提出了基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法(URCP-KR)。首先,在分割、匹配出的目标平台图谱和辅助平台图谱的相似子图中,利用改进的多层循环神经网络(RNN)预测出候选用户实体,再综合利用拓扑结构特征相似度和用户画像相似度筛选出相似用户;然后,将辅助平台图谱中的相似用户的关系信息补全到目标平台图谱;最后,计算目标平台图谱中的用户游走到社区内每个用户的概率,从而得到用户之间的兴趣相似度来实现用户推荐。实验结果表明,与协同过滤(CF)算法、基于跨平台的在线社交网络用户推荐算法(URCP)和基于多开发者社区的用户推荐算法(UR-MC)相比,URCP-KP在推荐精确率及推荐多样性等方面均有所提高,推荐精确率最高可达95.31%,推荐覆盖率最高可达88.42%。 展开更多

关键词 知识图谱 实体链接 关系补全 重启随机游走 用户推荐

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融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐 被引量：1

9

作者 周寅莹 章梦怡 +1 位作者 余敦辉 朱明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第12期3671-3678,共8页

针对现有的社会化推荐算法大都忽略了物品间的关联关系对推荐精度的影响,并且未能将用户评分与信任数据进行有效结合的问题,提出一种融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐算法(SocialTS)。首先,将用户间的评分相似度与信任隐含... 针对现有的社会化推荐算法大都忽略了物品间的关联关系对推荐精度的影响,并且未能将用户评分与信任数据进行有效结合的问题,提出一种融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐算法(SocialTS)。首先,将用户间的评分相似度与信任隐含相似度进行线性组合以得到用户间可靠的相似朋友;然后,将信任关系融入到项目的相关性分析中,从而得到修正后的相似项目;最后,将相似用户、项目作为正则项添加到矩阵分解(MF)模型下,从而获取用户、项目更准确的特征表示。实验结果表明,当潜在特征维度为10时,与主流的社会化推荐算法TrustSVD相比,SocialTS在FilmTrust和CiaoDVD数据集上的均方根误差(RMSE)分别降低了4.23%和8.38%,平均绝对误差(MAE)分别降低了4.66%和6.88%。SocialTS不仅可以有效改善用户冷启动问题,还能较为准确地预测不同评分数量下用户的实际评分,且具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 社会化推荐 冷启动 信任隐含相似度 信任关系 矩阵分解

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基于数字图像处理的眼球控制精度提高方法

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作者 严德赛 曾诚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期3013-3016,共4页

为提高眼球控制方法的精度,完成对手机或电脑屏幕高准确性的操作,利用人眼看屏幕的焦点和视网膜成像点确定的直线正好通过瞳孔的圆心处,且屏幕的发光轮廓在眼球上反射形成矩形轮廓的原理,提出基于数字图像处理的眼球控制精度提高方法。... 为提高眼球控制方法的精度,完成对手机或电脑屏幕高准确性的操作,利用人眼看屏幕的焦点和视网膜成像点确定的直线正好通过瞳孔的圆心处,且屏幕的发光轮廓在眼球上反射形成矩形轮廓的原理,提出基于数字图像处理的眼球控制精度提高方法。瞳孔圆心和矩形轮廓之间映射的关系就是人眼焦点在屏幕上的具体位置。通过高清摄像机对眼球进行实时录像,运用数字图像处理技术对每一帧图片进行实时分析处理运算得到人眼焦点在屏幕上的位置坐标,将每一帧图片计算所得坐标输出到鼠标光标上实现对眼球焦点的追踪,将坐标位置信息通过无线技术传输到带有屏幕的被控制设备以实现眼球对其控制。仿真表明,映射方法使眼球控制精度平均准确值达到0. 7°。 展开更多

关键词 眼球控制 数字图像处理 焦点 精度 瞳孔

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基于消极相似性的自适应社会化推荐

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作者 周寅莹 周允升 +1 位作者 余敦辉 孙军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第8期2439-2447,共9页

社会化推荐旨在融合社会关系改善传统推荐算法的推荐效果。当前基于网络嵌入(NE)的社会化推荐算法面临两个问题:一是在构建网络时未考虑对象间的不一致性,并且倾向于利用获取难度大、约束条件多的积极对象来约束算法;二是这些算法未能... 社会化推荐旨在融合社会关系改善传统推荐算法的推荐效果。当前基于网络嵌入(NE)的社会化推荐算法面临两个问题:一是在构建网络时未考虑对象间的不一致性,并且倾向于利用获取难度大、约束条件多的积极对象来约束算法;二是这些算法未能依据评分数量消除算法训练中的过拟合。因此,提出一种基于消极相似性的自适应社会化推荐(ASRNS)算法。首先通过一致性分析构建具有正向相关性的同构网络;接着联合加权随机游走与Skip-Gram算法得到嵌入向量;然后计算相似度,并从消极相似性的角度来约束矩阵分解(MF)算法;最后基于自适应机制将评分数量映射到理想评分数量区间,并对算法偏置项施加不同的惩罚。在FilmTrust和CiaoDVD数据集上实验结果表明,与协同用户网络嵌入(CUNE)算法、一致性邻居聚合的推荐(ConsisRec)算法等算法相比,ASRNS的均方根误差(RMSE)分别至少降低了2.60%和5.53%,平均绝对误差(MAE)分别至少降低了1.47%和2.46%。可见,ASRNS不仅可以有效降低评分预测误差,还能显著改善算法训练过程中的过拟合问题,对不同评分数量的对象都具有较好的健壮性。 展开更多

关键词 社会化推荐 网络嵌入 消极相似性 自适应机制 矩阵分解

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