陈佳瑜
- 作品数：5 被引量：14H指数：3
- 供职机构：重庆理工大学计算机科学与工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于PSO的双向聚类算法研究
- 生物信息学是一门结合了生物学、计算机科学、数学和化学等领域知识的交叉学科。随着科技的飞速发展，基因测序技术的研究取得了重大突破，人们逐渐开始对基因的功能和内在机理展开了探索研究。目前，每天都会产生海量的基因信息数据，生命...
- 陈佳瑜
- 关键词：粒子群算法多目标优化全局搜索生物信息学
- 文献传递
- 采用多样性选择的量子粒子群双向聚类算法被引量：3
- 2018年
- 双向聚类已成为分析基因表达数据的一种重要工具,可以同时从基因和条件两个方向寻找具有相同表达波动的簇。但双向聚类是一种多目标优化的局部搜索算法,处理繁杂的基因数据时容易陷入局部最优。为提高算法的全局搜索能力,提出了一种多样性选择的量子粒子群双向聚类算法(Diversify-Optional QPSO,DOQPSO)。算法首先采用DOQPSO处理基因数据,然后用改进的FLOC算法进行贪心迭代寻找双向聚类,以求得更为理想的结果。算法通过实验仿真,并与FLOC算法和QPSO算法进行比较,结果证明DOQPSO双向聚类算法具有更好的全局寻优能力,且聚类效果更佳。
- 陈佳瑜李梁罗云
- 关键词：基因表达数据量子粒子群算法
- 融合用户属性的协同过滤推荐算法在政府采购中的应用被引量：4
- 2015年
- 在政府采购领域,由于数据不包含采购单位对采购商品的评分,而且目前无法获取用户的行为数据,故在实施推荐时,传统的用户相似度计算方法存在不足。针对该问题,在Jaccard系数计算方法的基础上,考虑采购单位固有的属性信息,对传统的用户相似度计算方法进行了改进,并提出了一种融合用户自身属性的基于用户的协同过滤算法。实验结果表明:本算法在一定程度上提高了系统的推荐质量。
- 李梁张海宁李宗博陈佳瑜
- 关键词：基于用户相似度用户属性政府采购
- 基于粒子群算法的基因表达谱聚类分析方法被引量：7
- 2017年
- 双向聚类算法可以发现基因表达谱中隐藏的信息。为了寻找规模较大的基因相似矩阵,结合粒子群算法强大的搜索能力,提出了GP-Cluster双向聚类算法。基于粒子群(PSO)算法,引入Sigmoid函数进行动态调整,并在粒子飞行过程中加入了遗传算法(GA)"优胜劣汰"的思想,增加粒子运动的多变性和随机性,避免算法陷入局部最优。实验结果证明:相比GA算法和PSO算法,改进后的混合粒子群算法GP-Cluster能找到质量更佳的双向聚类,取得更好的聚类效果。
- 李梁陈佳瑜
- 关键词：数据挖掘基因表达谱粒子群算法遗传算法
- Map-Reduce并行计算框架下的Skyline查询及优化算法
- 2017年
- 近几年来,Skyline查询处理在许多应用领域具有潜在的实用价值。在Map-Reduce框架下采用基于角度数据划分的方法,本文提出Cirl-Skyline查询算法。进一步提高算法的查询效率,为了更好的解决重复计算局部没有发生变化Skyline查询点的问题,在Cirl-Skyline算法的基础上提出Restrict-Skyline算法。理论分析和实验证实,该算法具有高效性和可扩展性。
- 罗云陈佳瑜
- 关键词：MAP-REDUCESKYLINE查询数据划分
