国家级教学团队建设项目(00700054J1901)
- 作品数：7 被引量：14H指数：2
- 相关作者：蒋宗礼张婷李立新张恒庆隋少鹏更多>>
- 相关机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：国家级教学团队建设项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向排序学习的锦标赛排序特征选择方法被引量：1
- 2014年
- 排序问题在信息检索领域是一个非常重要的课题。虽然排序学习模型的算法早已被深入研究,但针对排序学习算法中的特征选择的研究却很少。现实的情况是,许多用于分类的特征选择方法被直接应用到排序学习中。但由于排序和分类有着显著的差异,应研究出针对排序的特征选择算法。文中在介绍常用的排序学习的特征选择方法的基础上,提出了一种全新的、适用于QA问题的排序学习的特征选择方法 -锦标赛排序特征选择方法。实验结果显示,这种新的特征选择方法在提高特征提取效率和降低特征向量维数方面都有显著改善。
- 蒋宗礼李涵昱
- 关键词：信息检索
- 基于链接关系的网页分类优化算法被引量：2
- 2014年
- 针对基于链接关系的网页分类算法中存在噪声邻域网页干扰分类结果的问题,提出利用网页间的相似度进行优化的方法。为不同关系的满足相似度阈值的邻域网页分别设置不同的权值,同时结合支持向量机对网页的分类结果,计算得到网页的类别。实验表明,本文算法准确率、召回率和F1值均有所提高。
- 蒋宗礼时福林
- 关键词：网页分类相似度支持向量机
- 社区问答系统中问题推荐机制被引量：2
- 2015年
- 在社区问答系统中,每天大量涌现的问题导致用户很难寻找自己感兴趣并且擅长的问题进行回答。为了更好地解决这一问题,本文根据用户兴趣,将用户的活跃度指数融入推荐算法。实验结果显示,该方法在一定程度上提高了问题推荐的效率。
- 蒋宗礼李立新
- 基于用户行为分析的本地搜索排序算法优化被引量：3
- 2014年
- 随着本地搜索的发展,通用排序算法得出的排序结果已不能完全满足用户的需要,根据本地搜索的特点,可以更好地利用用户的搜索特征。文中提出通过对用户的行为分析,提取用户行为特征值,再运用排序学习的SVM(支持向量机)方法将分析得到的用户行为特征值融入本地搜索算法当中,以此实现对排序算法的优化。融入了用户行为特征后,本地搜索的排序结果平均准确率和前十名文档的相关性都有了一定的提高。实验结果显示,用户行为特征使得排序结果可以更容易、准确地反映用户的兴趣,提升了用户的搜索体验。
- 蒋宗礼张婷
- 关键词：本地搜索用户行为分析SVM算法
- 结合点评情感分析的推荐算法研究被引量：7
- 2016年
- 在当今信息化社会中,推荐系统已经得到了广泛的应用。传统的推荐算法都没有考虑用户的情感倾向,针对推荐系统性能亟待提高的问题,在传统协同过滤算法的基础上,提出了一个结合情感分析的改进的推荐算法。根据用户点评更能直观地反映用户的真实情感的事实,可以通过对用户点评的情感倾向的分析来产生相应的分值,代替传统推荐系统的评分,进而改进算法,具有一定的原创性。实验证明该推荐算法在推荐性能上有一定提高,对推荐系统的发展有积极意义。
- 蒋宗礼金益斌
- 关键词：点评情感分析聚类协同过滤
- 基于领域本体和位置关系的信息检索模型
- 2015年
- 向量空间模型是最常用的信息检索模型,它根据词频来计算文档之间的相关度,这种方法虽然能够满足用户的基本检索需求,但是对于检索要求较高的用户,其效果仍然不甚理想。文中在向量空间模型的基础上,首先通过领域本体和上层本体来计算特征词项之间的相似度,据此得出与查询词相关的词,在求词项频率和逆文档频率时考虑这些词,然后引入了词序相关度和词语相邻相关度这两个概念,把特征项的位置关系也考虑进来。实验结果表明,文中提出的模型相比原始向量空间模型,在准确率上有了较大的改善。这完全说明,与原始向量空间模型相比,文中提出的检索模型不仅考虑了与原有词项具有相似语义的词项,而且还考虑了词项顺序和词项相邻信息,从而更能符合用户的检索要求。
- 蒋宗礼隋少鹏
- 关键词：向量空间模型本体相似度
- 多维度特征的用户查询意图自动分类
- 2015年
- 为了提高搜索引擎查询结果的质量,越来越关注于对用户提交的网络查询意图的识别。基于查询session对用户提交的查询进行多维度特征提取,尽量能全面系统地描述查询分类特征,并使用SVM进行分类。实验结果表明通过结合查询的多个特征有助于识别查询意图,在人工标注的测试集中对查询意图分类的正确率达到80%。
- 蒋宗礼张恒庆
- 关键词：搜索引擎查询意图查询分类
