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孙静宇: 作品数：33 被引量：68H指数：4; 供职机构：太原理工大学软件学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山西省基础研究计划项目山西省国际科技合作计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学自然科学总论历史地理更多>>

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利用多光谱图像的伪造虹膜检测算法被引量：3: 2011年; 虹膜识别系统易受各种类型伪造虹膜的攻击,需要预先检测虹膜的活性.本文提出分别采集860 nm和480 nm波长的虹膜图像,根据活体人眼的特殊光谱特性,从图像中提取结膜血管变化数(RNCV)和纹理熵比(ERIT)特征.使用训练好的支持向量机(SVM)对特征向量进行分类,输出活性检测结果.在自建的伪造虹膜数据库上的测试结果表明,本文算法可以有效排除打印图像,人造眼,彩色隐形眼镜等各类伪造样本,能满足实时应用要求.; 陈瑞孙静宇林喜荣丁天怀; 关键词：多光谱图像小波包分解

改进的Eclat算法研究与应用被引量：8: 2018年; 为了解决使用Eclat算法在挖掘事务数或项目数较多的数据时,存在效率低、系统内存不足等问题,从候选集优化和剪枝策略两方面降低算法的时间复杂度,同时采用可以降低算法空间消耗的位存储结构,并基于此提出改进算法Eclat’。通过设计对比实验,进一步证明了改进算法的有效性,算法性能较原算法提高了20.37%。并将改进算法用于真实的手机用户数据上实现手机软件(Application,APP)的合理推荐。; 崔馨月孙静宇; 关键词：剪枝策略有效性手机用户

领域工程中的MVP需求描述方法: 课题选取医药企业供应链作为应用切入点,把多视点的需求描述方法和领域工程中的面向特征的领域分析方法结合起来,试图找到一条适合开发医药企业供应链软件的有效方法,丰富领域工程的内容.该课题首先在研究软件体系结构、领域工程和需求...; 孙静宇; 关键词：MVP FODA DSSA 供应链软件软件开发; 文献传递

区分用户长短期兴趣的IBCF改进算法被引量：1: 2010年; 协同过滤算法已被成功应用于许多领域,但遇到了可扩展性和精度低等问题,目前提出了许多改进算法,但它们均忽视了用户长短期兴趣对推荐的不同影响.针对这个问题,介绍了一种改进的长短期兴趣数据权重策略,它的关键是识别用户长期兴趣,为此提出了基于资源类别相似性和基于访问资源类别出现频率两种识别方法,并详细分析了这两种识别方法的优缺点.实验表明,将上述方法引入基于资源的协同过滤算法中,能提高推荐精度.; 孙静宇李鲜花余雪丽

基于知识图谱和标签感知的推荐算法被引量：6: 2021年; 推荐系统缓解了互联网数据量剧增带来的信息过载问题,但传统的推荐系统由于数据稀疏和冷启动等问题导致推荐算法的准确性不高。因此,文中提出了一种基于知识图谱和标签感知的推荐算法(Knowledge Graph and Tag-Aware,KGTA)。首先,利用项目和用户标签信息,通过知识图谱表示学习捕获低阶与高阶特征,将两个知识图谱中实体和关系的语义信息嵌入低维的向量空间中,从而获得项目和用户的统一表示。其次,分别利用深度神经网络和加入注意力机制的递归神经网络来提取项目和用户的潜在特征。最后,根据潜在特征预测评分。该算法不仅利用了知识图谱和标签的关系信息和语义信息,而且通过深层结构学习了项目和用户的隐含特征。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法能够有效预测用户评分,提高推荐结果的准确性。; 宁泽飞孙静宇王欣娟; 关键词：知识图谱

采样特异性因子及异常检测: 2010年; 特异性因子是数据的重要特征之一,常通过累计数据之间的差异得到,是面向特异性挖掘的核心概念,然而遇到了计算时间复杂度过高的问题。本文在分析已有特异性因子定义特点及其计算算法时间复杂度的基础上,指出应该基于采样的方法定义特异性因子。给出了一种基于采样的特异性因子定义,即采样特异性因子(sampled peculiarity factor,SPF),并提出了一种基于SPF的异常检测算法。在真实数据集上进行对比实验,结果表明:该算法在检测异常数据时,精度降低不明显,而运行效率得以较大提高,这说明基于采样定义特异性因子的方法可行和更为合理。本文还指出采用合适的采样方法可进一步优化SPF的计算过程,进而节约占用CPU时间和满足实时性要求高的应用。; 孙静宇余雪丽陈俊杰李鲜花; 关键词：采样异常检测数据挖掘时间复杂度实时性

基于邻域感知图神经网络的会话推荐被引量：6: 2022年; 在基于会话的推荐中,图神经网络及其改进模型将会话内复杂的交互关系建模为图结构并从中捕获项目特征,是现有推荐模型中性能较好的一类方法。然而大多数模型都忽略了不同会话之间可能存在的有效信息,仅对当前会话建模难以利用其他会话,也无法发挥邻域信息的辅助作用。因此提出基于邻域感知图神经网络的会话推荐(NA-GNN)。该模型构建会话层和全局邻域层的图结构捕获项目表示,结合注意力机制聚合两种项目表征,将会话序列之间的互信息最大化地结合到网络训练中。在真实的数据集Yoochoose和Diginetica上进行实验,与性能最优的基准模型相比,模型P@20在Yoochoose上提高了1.85%,在Diginetica上提升了7.19%;MRR@20分别提升了0.48%和8.36%,证明模型的有效性和合理性。; 何倩倩孙静宇曾亚竹

基于CBR的协同Web搜索模型及应用研究被引量：3: 2012年; 随着互联网用户的不断增多以及搜索引擎的广泛使用,用户间进行协同Web搜索的行为不断增多,然而目前的主流搜索引擎和Web浏览器均针对用户的单独搜索行为设计,不便于进行协同Web搜索。在回顾相关研究的基础上,通过对Web搜索引擎的发展分析,指出存在两种实现协同Web搜索的方式,提出了一种基于CBR(case-based reasoning)的协同Web搜索模型,并介绍了基于此模型实现的两套协同Web搜索原型系统。; 孙静宇陈俊杰余雪丽何秀; 关键词：推荐系统

结合信任机制与SDAE改进的CF算法研究: 2021年; 为了解决推荐系统中用户评分矩阵稀疏与项目之间没有共同用户评分无法计算相似性的问题,提出结合信任机制与SDAE改进的CF算法。首先,根据信任的性质,扩充用户间的信任关系,将信任度融合到传统的推荐算法中;然后,将融合信任机制的协同过滤算法预测评分与改进的SDAE预测评分相结合,并将其作为改进算法的最终预测评分,产生Top⁃N推荐列表。在MovieLens_100k和MovieLens_1M上的实验结果表明,该算法在预测准确度上有一定程度的提高,从而可以对用户进行更精准的推荐。; 李璨孙静宇孙静; 关键词：协同过滤信任机制信任传播评分预测

结合物品相似性的社交信任推荐算法被引量：3: 2022年; 随着互联网的快速发展,用户很难在大量的网络数据中找到自己感兴趣的内容,而推荐系统能帮助解决这一问题。传统的推荐系统仅依赖用户历史行为数据进行推荐,存在数据稀疏和冷启动的问题。将社交网络信息融入推荐系统中被证明能够有效地解决传统推荐系统的问题,提高了推荐质量。但是,大部分基于社交网络的推荐仅关注用户之间的单向信任关系,忽略了被信任关系和物品自身因素对推荐结果的影响,因此提出了结合物品相似性的社交信任推荐算法SocialIS。SocialIS算法考虑了用户作为信任者和被信任者时邻居用户对用户的影响,并采用Node2vec算法训练得到包含用户偏好的物品相似性向量,再使用图神经网络学习用户和物品的特征向量进行评分预测。在Epinions和Ciao数据集上进行了大量实验,采用基于误差的指标(MAE和RMSE)对所提算法的性能进行度量,并与其他算法进行对比,验证了所提算法的性能。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法的评分预测误差更小,推荐效果更好。; 余皑欣冯秀芳孙静宇; 关键词：社交网络推荐系统

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