浙江省重大科技专项基金(2011C13042)
- 作品数:6 被引量:16H指数:2
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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更多>>
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- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 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
- 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
- 基于加速度传感器的放置方式和位置无关运动识别被引量:7
- 2014年
- 传统基于加速度传感器的运动识别方法通常假设传感设备是固定放置的,当传感设备的放置方式或位置偏离预定设置时识别性能会受到极大影响。然而,在普适计算环境下使用最为广泛的传感设备——智能手机,通常无法预先固定其放置方式和位置。为解决此问题,提出了一种基于加速度传感器、与放置方式和位置无关的运动识别方法。该方法首先基于一种降维算法将原始三维加速度信号处理成与放置方式无关的一维信号,然后借鉴生物信息学中的"模体"(Motif)概念抽取一维信号中与放置位置无关的模式特征,最后基于模式特征构建向量空间模型(VSM)对运动进行识别。实验结果表明,该方法在不固定传感设备放置方式和位置条件下的运动识别率达到81.41%。
- 侯仓健陈岭吕明琪陈根才
- 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
- 基于历史点击数据的集合选择方法被引量:2
- 2013年
- 针对分布式信息检索时不同信息集对最终检索结果贡献度有差异的现象,提出基于历史点击数据的集合选择方法(PCTD-CS).该方法利用点击数据估计各集合与历史查询的相关度.采用基于关键词和基于检索结果相结合的方法估计查询间的相似度.利用历史查询中的相似查询估计新查询与各集合的相关度,选择相关度最高的M个集合进行检索,给出要获取前k个文档的情况下各集合应当返回的文档数.采用召回率Rm、前n个检索结果的准确率P@n及平均准确率MAP对集合选择方法的性能进行验证.实验结果表明,采用PCTD-CS方法提高了检索结果的召回率和准确率,能够更准确地定位到包含相关文档多的集合.
- 刘颖陈岭陈根才赵江奇王敬昌
- 关键词:分布式信息检索相似查询
- 基于层次化BoF模型和Spectral-HIK过滤的手势识别算法被引量:1
- 2013年
- 为了解决基于计算机视觉的人类手势识别问题,提出一种名为层次化Bag-of-Features(BoF)的模型.该模型通过对人手区域进行划分和对图像特征分别向水平和垂直轴投影来提取图像特征的空间分布信息.为了准确快速地实现手势识别,构建一种基于直方图交叉核的手势识别分类算法.该算法结构简单、运行效率高,而且充分利用层次化BoF模型的结构特点.为了进一步提高在复杂背景下手势识别准确率和运行效率,采用一种基于谱和直方图交叉核的背景特征点过滤算法.实验结果显示,所提算法对于简单背景下的手势识别准确率可达99.79%,而对于复杂背景下的识别准确率为80.01%.
- 闯跃龙陈岭陈根才
- 关键词:手势识别