重庆市发展信息产业的自主创新

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作者 杨丰瑞 赵明 杨志 《四川兵工学报》 CAS 2008年第2期84-86,共3页

从自主创新和信息产业的相关理论出发,针对重庆市的特定情况,从宏观(国家和区域)和微观(企业)两方面分析重庆市发展信息产业自主创新的意义,强调作为对未来社会发展起基础性作用和推动性作用的信息产业,更应该加强自主创新,寻求适合重... 从自主创新和信息产业的相关理论出发,针对重庆市的特定情况,从宏观(国家和区域)和微观(企业)两方面分析重庆市发展信息产业自主创新的意义,强调作为对未来社会发展起基础性作用和推动性作用的信息产业,更应该加强自主创新,寻求适合重庆地方特色的新路子. 展开更多

关键词 自主创新 信息产业 重庆

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重庆市信息产业集群的创新

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作者 杨丰瑞 杨志 赵明 《重庆工学院学报（自然科学版）》 2008年第4期160-163,共4页

论述产业集群和区域创新体系的互动关联理论,分析重庆市信息产业集群发展现状和创新机制缺失原因,从政府层面提出了培育重庆市信息产业集群推动重庆市信息产业的自主创新策略:将产业政策转变为产业集群区域创新政策,建立以产业集群为基... 论述产业集群和区域创新体系的互动关联理论,分析重庆市信息产业集群发展现状和创新机制缺失原因,从政府层面提出了培育重庆市信息产业集群推动重庆市信息产业的自主创新策略:将产业政策转变为产业集群区域创新政策,建立以产业集群为基础的科技创新平台,推进重庆市产业集群融入全球产业价值链体系. 展开更多

关键词 信息产业 重庆市 产业集群 创新 发展策略

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融合情感极性与信任函数的虚假评论检测方法 被引量：3

3

作者 杨丰瑞 吴晓浩 万程峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期1679-1685,共7页

在线评论是用户判断商品质量的一个依据。虚假评论严重影响了消费者的购买行为,现有的虚假评论检测方法从文本出发,忽略了评分的虚假性,评分通常是不精确和不确定的,对虚假评论检测效果不佳。提出融合情感极性与信任函数的虚假评论检测... 在线评论是用户判断商品质量的一个依据。虚假评论严重影响了消费者的购买行为,现有的虚假评论检测方法从文本出发,忽略了评分的虚假性,评分通常是不精确和不确定的,对虚假评论检测效果不佳。提出融合情感极性与信任函数的虚假评论检测方法(EP-BFRD),利用信任函数处理给定评论者评分中的不确定性和不准确性,考虑与其他评分者提供的评分的相似性,以检测误导性,并判断评论文本情感极性与评分一致性。综合考虑信任函数处理的结果以及评分与文本情感一致性的结果来判断评论的虚假性。在一个真实的数据库上进行实验,实验表明该方法可有效解决虚假评论检测问题。 展开更多

关键词 虚假评论 情感极性 信任函数 虚假评论检测

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结合信任度和项目关联的混合推荐算法 被引量：3

4

作者 杨丰瑞 吴晓浩 万程峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期2048-2054,共7页

推荐系统是大数据时代处理信息过载问题的重要手段,传统的推荐算法的准确性和可靠性相对较低。针对用户和项目冷启动问题,提出一种基于概率矩阵分解的混合型推荐算法(HR-TP),先从用户的评分角度挖掘用户的信任关系,再利用标签上下文根... 推荐系统是大数据时代处理信息过载问题的重要手段,传统的推荐算法的准确性和可靠性相对较低。针对用户和项目冷启动问题,提出一种基于概率矩阵分解的混合型推荐算法(HR-TP),先从用户的评分角度挖掘用户的信任关系,再利用标签上下文根据用户特征测量项目间的关联关系,然后融合到概率矩阵模型中进行推荐。实验表明,本文提出的算法在推荐精度上对比常规方法取得了很好的效果。 展开更多

关键词 推荐系统 矩阵分解 信任度 项目关联

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基于综合信任的社会化混合推荐算法 被引量：1

5

作者 杨丰瑞 吴晓浩 万程峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第12期3610-3613,共4页

推荐系统是处理信息过载问题的重要手段,现有的基于信任网络推荐算法没有充分挖掘用户信任关系信息,影响推荐效果。提出了综合评估信任(CETrust)的模型,该模型综合考虑了用户间的直接信任和间接信任等因素。结合推荐项目的特征属性信息... 推荐系统是处理信息过载问题的重要手段,现有的基于信任网络推荐算法没有充分挖掘用户信任关系信息,影响推荐效果。提出了综合评估信任(CETrust)的模型,该模型综合考虑了用户间的直接信任和间接信任等因素。结合推荐项目的特征属性信息,集成到概率矩阵的因式分解模型中推荐。实验表明,新提出的推荐算法(H-CETrust)推荐精度高于现有推荐算法。 展开更多

关键词 推荐系统 信任网络 信任评估 项目特征 概率矩阵

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基于FHT的TFCI译码算法仿真实现 被引量：4

6

作者 陈发堂 廖明 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1601-1603,共3页

在3GPP中,为了提高码距,TFCI采用了基于RM码的超码编码方式,这使得接收端的译码难度加大。利用快速哈达码变换,结合超码译码算法,给出TFCI译码算法,包括对双极性序列的变换以及去除掩码的处理过程。大量的仿真数据表明该方法具有实际应... 在3GPP中,为了提高码距,TFCI采用了基于RM码的超码编码方式,这使得接收端的译码难度加大。利用快速哈达码变换,结合超码译码算法,给出TFCI译码算法,包括对双极性序列的变换以及去除掩码的处理过程。大量的仿真数据表明该方法具有实际应用价值。 展开更多

关键词 TFCI 快速哈达码变换 超码 TD-SCDMA

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结合概率矩阵分解的混合型推荐算法 被引量：25

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作者 杨丰瑞 郑云俊 张昌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期644-649,共6页

针对社交网络推荐系统中存在的数据稀疏、冷启动等问题,提出了一种结合特征传递和概率矩阵分解(TPMF)的社交网络混合型推荐算法。以概率矩阵因式分解(PMF)方法作为推荐框架,不仅考虑了用户信任网络,还结合推荐项目之间的关联关系、用户... 针对社交网络推荐系统中存在的数据稀疏、冷启动等问题,提出了一种结合特征传递和概率矩阵分解(TPMF)的社交网络混合型推荐算法。以概率矩阵因式分解(PMF)方法作为推荐框架,不仅考虑了用户信任网络,还结合推荐项目之间的关联关系、用户项目评分矩阵和自适应权重来权衡个人潜在特征和社交潜在特征对用户的影响程度。将社交网络中用户间的信任特征传递引入推荐系统中作为推荐的有效依据。实验结果表明,与基于用户的协同过滤(UBCF)、TidalTrust、PMF和SoRec算法相比,TPMF的平均绝对误差(MAE)直接相减后降低了4.1%到20.8%,均方根误差(RMSE)降低了3.3%到18.5%。在冷启动问题中,与上述四种算法相比,TPMF的平均绝对误差相减后降低了1.6%到14.7%,均方根误差降低了约1.2%到9.7%,能有效缓解冷启动问题,提高算法的鲁棒性。 展开更多

关键词 社交网络 特征传递 概率矩阵分解 信任网络 推荐系统

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结合矩阵分解的混合型社会化推荐算法 被引量：2

8

作者 杨丰瑞 刘彪 杜托 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期1631-1635,共5页

推荐系统是用来解决当今时代信息过载的重要工具。随着在线社交网络的出现和普及,一些基于网络推荐算法研究的出现已经引起研究者的广泛关注。然而大多数信任感知的推荐系统忽略了用户有不同行为偏好在不同的兴趣域。考虑用户间特定域... 推荐系统是用来解决当今时代信息过载的重要工具。随着在线社交网络的出现和普及,一些基于网络推荐算法研究的出现已经引起研究者的广泛关注。然而大多数信任感知的推荐系统忽略了用户有不同行为偏好在不同的兴趣域。考虑用户间特定域信任网络,并且结合推荐项目之间特征属性信息,提出了一种新型社会化推荐算法(H-PMF)。实验表明,H-PMF算法在评分误差和推荐精度上都取得了很好的效果。 展开更多

关键词 信任网络 协同过滤 矩阵分解 推荐系统

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基于特征选择的极限随机森林算法研究 被引量：9

9

作者 杨丰瑞 罗思烦 李前洋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第9期2625-2628,2633,共5页

高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一种结合概率相关性和极限随机森林的特征选择分类算法(P-ERF)。该算法使用充分考虑特征之间相关性与P值结... 高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一种结合概率相关性和极限随机森林的特征选择分类算法(P-ERF)。该算法使用充分考虑特征之间相关性与P值结合的特征选择方式,避免了树节点分裂过程中造成的冗余性问题;并以随机树为基分类器、极限随机森林为整体框架,使P-ERF算法获得了更高的精准度和更好的泛化误差。实验结果表明,P-ERF算法相较于随机森林算法、极限随机森林算法,在数据集分类精度与整体性方面均得到良好的效果。 展开更多

关键词 概率相关性 特征选择 特征子集 极限随机森林

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基于注意力机制的主题扩展情感对话生成 被引量：7

10

作者 杨丰瑞 霍娜 +1 位作者 张许红 韦巍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期1078-1083,共6页

越来越多的研究开始聚焦于情感对话生成,然而现有的研究往往只关注情感因素,却忽视了对话中主题的相关性和多样性以及与主题密切相关的情感倾向,这可能导致生成响应的质量下降。因此提出一种融合主题信息和情感因素的主题扩展情感对话... 越来越多的研究开始聚焦于情感对话生成,然而现有的研究往往只关注情感因素,却忽视了对话中主题的相关性和多样性以及与主题密切相关的情感倾向,这可能导致生成响应的质量下降。因此提出一种融合主题信息和情感因素的主题扩展情感对话生成模型。该模型首先将对话上下文进行全局编码,引入主题模型以获得全局主题词,并使用外部情感词典获得全局情感词;其次在融合模块里利用语义相似度扩展主题词,并利用依存句法分析提取与主题相关的情感词;最后将上下文、主题词和情感词输入到一个基于注意力机制的解码器中,促使解码器生成主题相关的情感响应。实验结果表明,该模型能生成内容丰富且情感相关的回答。相较于主题增强情感对话生成模型(TE-ECG),所提出的模型在unigram多样性(distinct-1)和bigram多样性(distinct-2)上平均提高了16.3%和15.4%;相较于基于注意力机制的序列到序列模型(Seq2SeqA),所提出的模型在unigram多样性(distinct-1)和bigram多样性(distinct-2)上平均提高了26.7%和28.7%。 展开更多

关键词 情感对话生成 融合模块 主题模型 序列到序列 注意力机制

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结合非负矩阵分解的主题社区好友推荐算法 被引量：2

11

作者 杨丰瑞 郑云俊 张昌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3624-3627,共4页

好友推荐可以帮助用户发现他们感兴趣的好友,减轻信息过载的现象。然而,目前现有的推荐方法仅考虑用户链接或内容信息,其推荐精度不高,不足以提供高质量的服务。考虑了用户之间的链接和内容信息,提出了一种结合非负矩阵因式分解的主题... 好友推荐可以帮助用户发现他们感兴趣的好友,减轻信息过载的现象。然而,目前现有的推荐方法仅考虑用户链接或内容信息,其推荐精度不高,不足以提供高质量的服务。考虑了用户之间的链接和内容信息,提出了一种结合非负矩阵因式分解的主题社区好友推荐算法(T-NMF)。该算法给出了主题社区和综合相似度计算方法,产生好友推荐列表。实验表明,该算法可以更好地反映用户的偏好,并且具有比传统方法更好的推荐性能。 展开更多

关键词 社交网络 非负矩阵因式分解 主题社区 好友推荐

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基于降噪自编码器的社会化推荐算法 被引量：1

12

作者 杨丰瑞 李前洋 罗思烦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第5期944-950,共7页

现有的社会化推荐算法未考虑信任用户对目标用户深层的偏好影响。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的混合推荐算法,利用降噪自编码器学习用户及其信任用户的评分偏好,使用加权隐藏层来平衡这些表示的重要性,有效建模用户间的潜在偏... 现有的社会化推荐算法未考虑信任用户对目标用户深层的偏好影响。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的混合推荐算法,利用降噪自编码器学习用户及其信任用户的评分偏好,使用加权隐藏层来平衡这些表示的重要性,有效建模用户间的潜在偏好交互。在此基础上,通过用户聚类和个性化权重区分不同类的用户受其信任用户的影响程度。在开放数据集上的实验结果表明,该算法优于现有的社会化推荐算法,与主要的推荐算法SoRec、RSTE、SocialMF、TrustMF相比,其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)显著降低,获得了较好的推荐效果。 展开更多

关键词 推荐系统 社交网络 降噪自编码器 深度学习 混合推荐

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一种基于降噪自编码器的隐式反馈推荐算法 被引量：1

13

作者 杨丰瑞 李前洋 罗思烦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期1500-1505,共6页

现有的隐式反馈协同算法直接利用稀疏的二值社交信任信息辅助推荐,存在严重的数据稀疏问题,且没有深层次地融合社交信任信息的影响。针对以上问题,提出利用降噪自编码器深度融合用户隐式反馈数据与社交信息的算法。首先从不同的角度区... 现有的隐式反馈协同算法直接利用稀疏的二值社交信任信息辅助推荐,存在严重的数据稀疏问题,且没有深层次地融合社交信任信息的影响。针对以上问题,提出利用降噪自编码器深度融合用户隐式反馈数据与社交信息的算法。首先从不同的角度区分用户信任,提出一种信任相似度的新度量方法来改善社交数据的稀疏性,利用降噪自编码器将信任数据与用户隐式交互信息深度融合,通过综合二者的影响,有效提高了推荐质量。实验表明,该算法优于现有主流的的隐式反馈推荐算法。 展开更多

关键词 推荐系统 社交网络 深度学习 降噪自编码器 隐式反馈

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基于人力资源价值的虚拟股权激励方案设计

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作者 杨丰瑞 窦厚玺 郑倩倩 《商业时代》 北大核心 2011年第18期87-88,共2页

在人才市场竞争日趋激烈的知识经济模式背景下,高新技术企业如何吸引人才和保留人才,如何达到企业和员工价值的最大化,如何建立一种长效的激励机制,是现如今企业关注的焦点。本文运用柯布.道格拉斯投入产出函数、层次分析法、综合模糊... 在人才市场竞争日趋激烈的知识经济模式背景下,高新技术企业如何吸引人才和保留人才,如何达到企业和员工价值的最大化,如何建立一种长效的激励机制,是现如今企业关注的焦点。本文运用柯布.道格拉斯投入产出函数、层次分析法、综合模糊评判法、EVA增长法等方法,计量员工的人力资源价值,并以此为依据,针对性的为员工设计了虚拟股权激励方案。 展开更多

关键词 人力资源价值 虚拟股票 期权 股权激励

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一种简化的MIMO-STOBC下行接收算法的研究及仿真实现 被引量：3

15

作者 毕敏 申敏 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期2613-2615,共3页

深入的研究了MIMO-STOBC下行接收过程,阐述了ML译码原理,在分析比较了多种接收算法的前提下,应用接收信号的统计特性及内在的近似关系,并综合考虑实现复杂度和运算量,利用码分多址思想,提出了一种接收机的简化算法,仿真结果表明,该算法... 深入的研究了MIMO-STOBC下行接收过程,阐述了ML译码原理,在分析比较了多种接收算法的前提下,应用接收信号的统计特性及内在的近似关系,并综合考虑实现复杂度和运算量,利用码分多址思想,提出了一种接收机的简化算法,仿真结果表明,该算法有优良的性能和很高的实用性,特别是在高信噪比的情况下。 展开更多

关键词 MIMO—STOBC ML译码 walsh码扩频 同码检测

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