国家自然科学基金(60703040)
- 作品数：19 被引量：81H指数：5
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- 相关机构：浙江大学浙江鸿程计算机系统有限公司杭州师范大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于单加速度传感器的行走距离估计被引量：6
- 2010年
- 针对行走距离估计问题,提出基于单加速度传感器的方法.将单个三轴加速度传感器固定在步行者小腿上,根据腿部状态(静止或运动)将读到的连续加速度值进行分步,并重积分运动状态下的加速度值获得行走距离.在原有阈值分步法基础上采用新的分步方法——自适应分步法进行分步计算,它根据步行者当前行走状态(步速、姿态等)对分步参数进行自适应调整.数据显示自适应分步受初始阈值影响小,具有较好鲁棒性,其平均分步误差为1步,平均距离误差在近匀速运动和变速运动情况下分别为15.18%和22.34%;而阈值分步的平均距离误差在近匀速运动和变速运动下则分别为31.08%和49.82%.实验表明:自适应分步法的结果更加准确且鲁棒性强.
- 杨清陈岭陈根才
- 关键词：加速度传感器普适计算
- 面向移动增强现实的屏幕外对象可视化方法被引量：2
- 2012年
- 现有移动增强现实屏幕外对象可视化方法往往将对象信息集中在屏幕中心进行显示,由于移动计算设备屏幕尺寸一般较小,在屏幕外对象数量多时会导致显示过于密集,进而影响可视化性能.为此提出一种屏幕外对象可视化方法,利用屏幕边缘相对较大的空间实现大量屏幕外对象的可视化.该方法基于地理信息数据及传感器姿态数据,将屏幕外对象以标注箭头形式分散于屏幕边缘来描述屏幕外对象的相对位置及相对距离,并通过可自适应距离的建筑捕捉框来可视化屏幕内对象,提高系统使用效率.实验结果表明,文中方法在进行搜寻周边建筑任务时能提供比传统屏幕外对象可视化方法更好的性能,其中搜寻时间减少11.02%,用户满意度提高14.72%.
- 陈岭季诚夏黄伟恺陈日陈根才
- 关键词：移动增强现实可视化
- 基于自适应多阶Markov模型的位置预测被引量：10
- 2010年
- 准确预测用户的地理位置可以有效地改善基于位置服务的质量.针对标准Markov模型预测能力不足,以及多阶Markov模型阶数难以确定的问题,提出了一种基于自适应多阶Markov模型的位置预测方法.该方法采用一种基于规则图形的方式对原始位置信息进行抽象化处理,并使用一种基于训练数据的启发式方式自动确定用于预测的模型阶数.最后,基于真实的位置数据,对自适应多阶Markov模型的预测性能进行了评测.结果表明自适应多阶Markov模型的预测精度和预测长度始终高于多阶Markov模型,平均预测精度提高将近20%,平均预测长度提高将近10个单位区域,且不易受训练数据质量影响.
- 吕明琪陈岭陈根才
- 关键词：上下文感知计算MARKOV模型自适应
- 移动通信网络环境下的用户运动模式挖掘被引量：2
- 2011年
- 为解决移动用户运动规律获取问题,提出了一种在移动通信网络(GSM)环境下,从用户低层基站位置信息中提取出运动模式的方法.针对基站连接的振荡、重叠等问题,该方法对原始基站位置数据进行分段、窗口化、分组和聚类处理,并将原始基站位置数据表示为聚类序列.采用关联规则挖掘算法从聚类序列中提取出用户运动模式.最后,基于真实基站位置数据,通过运动路径划分实验、位置数据聚类实验和运动模式挖掘实验对系统的有效性进行了评测,并给出了系统参数设置的建议.
- 吕明琪陈岭陈根才王琦晖
- 关键词：移动通信系统位置感知
- 基于数据仓库内在特征的OLAP关键词查询被引量：3
- 2012年
- 提出基于数据仓库多维模型维度及维度属性特征的联机分析处理(OLAP)关键词查询方法,将获得广泛应用的关键词查询方法和OLAP结合,可大大降低OLAP应用的门槛.该方法用列结构创建数据仓库维度全文索引,根据用户输入的查询获得按关键词划分的命中集,对命中集进行连接并排序后将产生的候选结果提供给用户.该方法基于对数据仓库用户更加关注概要性数据的特性,以及多维模型维度及其属性的非均衡型特征的分析,采用过滤不相关维度属性及重复维度列值的方法,并在传统的全文检索排序算法上增加维度层次权重系数.在MS SQL Server提供的FoodMart和AdventureWorks示例数据集上的实验对上述因素的影响做出了比较和分析,结果表明,首选候选结果命中率均优于基于关键词的分析处理方法.
- 肖敏陈岭夏海元陈根才
- 关键词：数据仓库关键词查询联机分析处理
- 基于生理信号的观众情感状态识别模型被引量：1
- 2012年
- 为研究电影情节与观众生理信号变化的关系,提出基于生理信号的观众情感状态识别模型,从观众生理信号中提取特征,采用顺序前进法(SFS)进行特征选择,并基于支持向量机(SVM)建立观众情感状态识别模型.实验选择了不同类型的3部影片,共11名人员参加,在电影播放时拍摄观众表情并记录其生理信号,基于表情人工标注其情感状态.实验结果表明:该模型对各情感状态的区分较理想,平均识别率在90%以上.
- 叶晓菡陈岭姜贤塔陈根才
- 关键词：生理信号电影情感状态观众
- 基于CQPM的OLAP查询日志挖掘及推荐被引量：1
- 2012年
- 为提高用户的使用效率,提出基于连续查询模式挖掘(CQPM)算法的联机分析处理(OLAP)查询日志挖掘及推荐方法.CQPM算法在双向扩展频繁闭合序列模式挖掘算法(BIDE)的基础上加入查询之间的间隔约束,确保查询模式的连续性.提出方法通过基于查询后缀树的模糊查询模式匹配(AQPM)算法预测用户下一步有效查询,并将预测结果按概率大小排序后推荐给用户.通过8名OLAP分析人员在Mondrian OLAP服务器上的查询日志对提出方法进行性能评价,结果表明,相较基于prefixspan的改进算法,采用CQPM算法能够去除数量庞大的冗余的查询模式,相较基本的前缀匹配算法,AQPM算法能够提高推荐的准确率.
- 殷婷肖敏陈岭赵江奇王敬昌
- 关键词：数据仓库查询日志OLAP
- 基于操作序列挖掘的OLAP查询推荐方法被引量：5
- 2011年
- 针对联机分析处理(OLAP)操作复杂导致的用户使用效率低下问题,提出基于操作序列挖掘的OLAP查询推荐方法.首先从多维表达式(MDX)查询语句记录中提取整数数列形式的查询序列,再利用PrefixSpan方法对查询序列进行频繁序列模式挖掘,并基于挖掘出的模式及其子模式建立概率矩阵,最后通过搜索与用户当前查询操作或查询序列匹配的候选模式对其下一步查询操作进行预测,并将预测结果按概率大小分级推荐.在7位OLAP专业分析人员的查询分析日志数据集上对提出的查询推荐方法进行性能评价,实验结果表明:使用用户相关模型前5推荐内容的平均正确率为92.20%,其中第1推荐的平均正确率为77.06%.
- 陈岭陈元中陈根才
- 关键词：联机分析处理数据挖掘查询推荐
- 基于改进DPhyp算法的Impala查询优化被引量：3
- 2013年
- 针对目前基于动态规划查询超图(dynamic programming hypergraphs,DPhyp)优化SQL查询算法产生指数运行时间、传统代价模型难以直接适用于Impala大数据实时查询系统等问题,提出基于改进DPhyp算法的Impala查询优化方法.首先,构建满足左线性树的搜索策略,缩小整个执行计划的搜索空间;接着,综合考虑数据移动代价及Hash join算法运行等关键因素,结合提出的代价模型,生成最佳的join顺序;最后,在生成的join顺序基础上构建执行计划,执行后返回最终查询结果.大量实验结果表明,改进的DPhyp算法与DPhyp生成的join顺序一致,且前者算法运行效率比后者要快近一倍.另外,改进的DPhyp算法结合提出的代价模型,比原始的Impala查询响应时间平均减少67%~80%.
- 周强陈岭马骄阳赵宇亮吴勇王敬昌
- 基于多路层次聚类的商品评论数据概念分类构建被引量：3
- 2013年
- 针对基于传统层次聚类构建概念分类只能生成二叉树形式结果的限制,提出一种新的评论集概念分类构建方法.首先,使用主题模型对评论集进行描述,选出评论集中最具代表性的主题词作为候选概念词.接着,使用WordNet提取概念词间的语义关系,并计算概念词间的语义距离.最后,对概念词进行多路层次聚类,生成概念分类.此外,还提出一种新的概念分类构建性能评价标准,并使用该标准在用户评论数据集上将提出方法与基本层次聚类方法进行了比较,结果表明使用多路层次聚类的方法能够获得与目标概念分类更高的相似度.
- 涂鼎陈岭陈根才吴勇王敬昌
- 关键词：WORDNET层次聚类文本挖掘本体评价
