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中央高校研究生科技创新基金(CDJXS11180013)

作品数：5 被引量：20H指数：3
相关作者：张玉芳熊忠阳王勇刘明舒万里更多>>
相关机构：重庆大学更多>>
发文基金：中央高校研究生科技创新基金重庆市自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 2篇文本分类
  • 2篇MARKOV...
  • 1篇对数似然比
  • 1篇信任
  • 1篇一阶逻辑
  • 1篇映射
  • 1篇数据集
  • 1篇似然
  • 1篇特征降维
  • 1篇统计关系学习
  • 1篇推荐系统
  • 1篇自动映射
  • 1篇领域本体
  • 1篇降维
  • 1篇本体
  • 1篇本体学习
  • 1篇不平衡数据
  • 1篇不平衡数据集

机构

  • 5篇重庆大学

作者

  • 5篇熊忠阳
  • 5篇张玉芳
  • 3篇刘明
  • 3篇王勇
  • 1篇舒万里
  • 1篇孔润
  • 1篇唐蓉君
  • 1篇舒方俊

传媒

  • 3篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 2篇2013
  • 1篇2012
  • 2篇2011
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
不平衡数据集上的文本分类特征选择新方法被引量：8
2011年
针对不平衡数据集上进行文本分类,传统的特征选择方法容易导致分类器倾向于大类而忽视小类,提出一种新的特征选择方法 IPR(integrated probability ratio)。该方法综合考虑特征在正类和负类中的分布性质,结合四种衡量特征类别相关性的指标对特征词进行评分,能够更好地解决传统特征选择方法在不平衡数据集上的不适应性,在不降低大类分类性能的同时提高了小类的识别率。实验结果表明,该方法有效可行。
张玉芳王勇熊忠阳刘明
关键词：不平衡数据集文本分类
结合对数似然比的领域本体概念和关系的提取被引量：5
2013年
本体学习已成为计算机领域的一个研究热点,目前本体学习的研究重点在于概念及关系的提取。针对现有学习方法准确率不高,提出一种结合对数似然比(Log-Likelihood Ratio,LLR)的本体学习方法,采用对数似然比计算概念与领域及概念与概念之间的相关性,将其应用到概念与关系提取中。实验结果表明,结合对数似然比的学习方法能够有效改进概念和关系提取的准确度。
张玉芳舒万里熊忠阳
关键词：本体学习对数似然比
新的文本分类特征选择方法研究被引量：7
2013年
特征降维是文本分类过程中的一个重要环节。在现有特征选择方法的基础上,综合考虑特征词在正类和负类中的分布性质,综合四种衡量特征类别区分能力的指标,提出了一个新的特征选择方法,即综合比率(CR)方法。实验采用K-最近邻分类算法(KNN)来考查CR方法的有效性,实验结果表明该方法能够取得比现有特征选择方法更优的降维效果。
张玉芳王勇刘明熊忠阳
关键词：特征降维文本分类
Markov逻辑网在基于信任的推荐系统中的应用
2012年
基于信任的推荐系统是利用信任的实体进行项目推荐,然而信任是一个复杂的概念,对信任进行传播和预测是一项重要的任务。提出了用一种统计关系模型——Markov逻辑网来表示信任的传递性质,讨论了Markov逻辑网的理论模型,通过其推理算法预测信任关系,实验结果表明,在基于信任的推荐系统中Markov逻辑网方法比MoleTrust方法在推荐精度和解决冷用户问题上有更好的效果。
熊忠阳刘明王勇张玉芳唐蓉君
关键词：MARKOV逻辑网信任推荐系统统计关系学习
Markov逻辑网在迁移学习中的应用
2011年
为充分利用过期训练数据和数据结构相关性进行新领域的学习,提出一种基于Markov逻辑网的迁移学习方法。该方法对源域与目标域的谓词进行自动映射后,通过自我诊断、结构更新和新公式挖掘3个步骤对映射结构进行优化,使之更适用于目标域数据。实验结果证明,与传统的机器学习方法相比,该方法使概率推理所获结果的准确率更高,所需的学习时间与训练数据更少。
熊忠阳舒方俊张玉芳孔润
关键词：MARKOV逻辑网自动映射一阶逻辑
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