国家自然科学基金(61273216) 作品数:10 被引量:66 H指数:5 相关作者: 李兵 陈昊 何鹏 杨荣 刘常昱 更多>> 相关机构: 武汉大学 湖北大学 南京财经大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家重点基础研究发展计划 湖北省教育厅科学技术研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 交通运输工程 电子电信 更多>>
物联网环境下智能物流服务组合研究 被引量:5 2016年 在动态物联网环境下,为了获得满意度高的物流服务,提出一种局部最优选择的物流服务选择方案,该方案用传统web服务组合的思想来解决智能物流服务问题。首先对物流中QoS(Quality of Service)属性进行建模和计算,然后从每个物流子流程中选出效用值最优的原子方案,进行服务组合并执行。通过实验验证了该方案下的模型与算法的可行性与有效性。 王建峰 杨荣关键词:物联网 物流服务 WEB服务 开源社区中开发者的commit提交行为挖掘分析 被引量:2 2017年 以Github开源社区为研究对象,分析社区中开发者在commit提交过程中的行为,探索开发者之间的交互关系.研究内容包括分析影响开发者提交行为的因素,探析commit的提交者与创作者关系,进一步分析commit的评论者的行为.研究结果发现:1)构建项目团队的成员组织数不宜超过10,但开发者规模可以适当扩大;2)项目commit的提交90%以上都以核心成员为主,未充分调动开源社区中广大爱好者参与的积极性;3)参与一个commit评论的开发者数大多在5人以内,且参与同一个commit评论的开发者多来自不同的项目或组织. 陈丹 何鹏关键词:开源社区 软件开发 基于用户行为分析的维基百科词条质量评价方法 被引量:7 2015年 近年来,维基百科词条数量快速增长,如何帮助用户从中找到高质量的、内容可靠的信息变得越来越重要。但是,维基百科自身提供的基于同行评审的词条质量评价方法效率过低。提出一种基于编辑者行为分析的词条质量评价方法,把词条质量评价问题转化为词条分类问题,实现了词条质量的自动评价,也取得了较高的质量评价准确率。 肖奎 李兵 吴天吉关键词:维基百科 用户行为 Roster:一种开发者潜在同行推荐方法 被引量:8 2014年 根据开发者的历史开发信息,推荐潜在合作对象或能够胜任的任务,对于减少开发延时,提高团队开发效率有极大的促进作用.大量已有工作主要研究单个开源项目开发者社区,通过确定开发者的个人技能实施推荐.然而,以整个开源社区为视角,研究使用开发者实践技能做推荐,实现开发者跨项目与组织边界合作的工作相对甚少.为丰富这一工作,文中结合开发者的实践技能相似性与共同开发者数,为Sourceforge.net社区未曾合作的开发者提供一种同行推荐的方法.研究结果表明文中的方法能够有效地实现开发者同行推荐,相比只考虑共同开发者数时成功推荐的开发者数增加了31.1%,且推荐精度提高0.4倍,缓解了社区合作的稀疏性.最后,应用文中提出的方法开发了一个Roster推荐系统,为社区开发者的交流建立了一种新的辅助途径. 何鹏 李兵 杨习辉 熊伟 陈军关键词:开源社区 社会计算 基于QoS模糊支配的并发服务组合方法 被引量:1 2015年 针对当前服务组合研究主要考虑单个用户请求而忽视并发请求的问题,提出一种基于QoS模糊支配的并发服务组合方法。根据QoS模糊支配关系,提出模糊支配得分的概念,以衡量服务的整体质量。在服务组合过程中,从每个组件中选出模糊支配得分最高的k个服务,去匹配批量的用户请求。对于每个组合请求,从每个相关组件的top-k服务中随机选择一个服务参与服务组合。实验结果表明,该方法可为用户提供较高质量的组合服务,具有较好的实时性。 杜宝同 李兵 杨荣关键词:服务质量 一种无确定度的逆向云算法 被引量:35 2015年 逆向云发生器实现了定量数据到定性概念的转化,有着重要的理论意义和应用价值.有确定度的逆向云算法缺乏实用性,而已有的无确定度逆向云算法由于估计误差的原因,会出现超熵为虚数问题.本文提出了一种基于统计方法的,无需确定度的逆向云新算法,合理改进了超熵估计方法,确保了逆向云发生器的有效性.最后通过应用实例验证了新算法的正确性和实用性. 陈昊 李兵 刘常昱关键词:云模型 误差分析 基于均匀分布的高斯云模型 被引量:1 2016年 云模型实现了定性概念与其定量表示之间的不确定转换。高斯分布与高斯隶属度函数的普适性奠定了高斯云模型的普适性,目前云模型的理论与应用研究主要集中在高斯云模型。将均匀分布引入到云模型中,扩展了高斯云模型,分别得到了均匀分布云模型和均匀高斯云模型,两类扩展的云模型为不确定性的形式化描述提供了新的途径。最后利用多维均匀高斯云模型模拟分形树生长过程,实验结果表明云模型能有效模拟自然界中不确定的分形现象。 陈昊 李兵关键词:云模型 均匀分布 基于数据拟合的有确定度逆向云算法 被引量:3 2016年 逆向云算法实现了定量数据到定性概念的转换,对云模型的研究有着重要的理论意义和应用价值。现有的有确定度逆向云算法采用均值法求期望Ex的估计值,当云滴样本数较少时将会出现较大误差。提出了一种通过非线性最小二乘法数据拟合高斯云的期望曲线求得期望Ex的估计值方法,再通过高斯分布参数估计法得到熵En和超熵He的估计值。通过误差比较实验,验证了改进的算法能减小参数估计误差,提高算法精度。 陈昊 李兵关键词:云模型 数据拟合 误差分析 Scoring Tourist Attractions Based on Sentiment Lexicon Sentiment analysis uses NLP(Natural Language Processing) technology to analyze people’s sentiment or opinion. ... Yi Ding Bing Li Yuqi Zhao Can Cheng关键词:REVIEW SCORE LEXICON