肖春景
- 作品数：28 被引量：148H指数：7
- 供职机构：中国民航大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金天津市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程金属学及工艺更多>>
- 特征驱动的关键词提取算法综述被引量：35
- 2018年
- 面向文本的关键词自动提取一直以来是自然语言处理领域的一个关键基础问题和研究热点.特别是,随着当前对文本数据应用需求的不断增加,使得关键词提取技术进一步得到研究者的广泛关注.尽管近年来关键词提取技术得到长足的发展,但提取结果目前还远未取得令人满意的效果.为了促进关键词提取问题的解决,对近年来国内、外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结,具体包括候选关键词生成、特征工程和关键词提取3个主要步骤,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.不同于围绕提取方法进行总结的综述文献,主要围绕着各种方法使用的特征信息归纳总结现有成果,这种从特征驱动的视角考察现有研究成果的方式有助于综合利用现有特征或提出新特征,进而提出更有效的关键词提取方法.
- 常耀成张宇翔王红万怀宇肖春景
- 关键词：关键词提取
- P2P网络中稳定节点会话序列特征分析
- 2011年
- 给出稳定节点的形式化定义,提出一个从所有节点中分离稳定节点的方法以及分析稳定节点会话序列特征的数学模型。针对KAD中的稳定节点得到以下新的重要结论:稳定节点数目仅约占总节点数目的0.6%;约70%的稳定节点通过多次会话保证长时间在线,且会话时长之间的差异很大;其余约30%的稳定节点的总会话时长远低于前者,但是它们很少离线且平均会话时长约为前者的1.8倍。这两类稳定节点可作为超级节点,发挥各自长处构造层次P2P网络。
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- 关键词：分类树
- 新浪微博反垃圾中特征选择的重要性分析被引量：8
- 2016年
- 微博中的垃圾用户非常普遍,其异常行为及生产的垃圾信息显著降低了用户体验。为了提高识别准确率,已有研究或是尽可能多地定义特征,或是不断尝试提出新的分类检测方法;那么,微博反垃圾问题的突破点优先置于寻找分类特征还是改进分类检测方法,是否特征越多检测效果越好,新的方法是否可以显著提高检测效果。以新浪微博为例,试图通过不同的特征选择方法与不同的分类器组合实验回答以上问题,实验结果表明特征组的选择较分类器的改进更为重要,需从内容信息、用户行为和社会关系多侧面生成特征,且特征并非越多检测效果越好,这些结论将有助于未来微博反垃圾工作的突破。
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- 基于组合类别空间的矩阵分解推荐算法
- 2019年
- 为解决类别信息在推荐算法中因扁平或层次结构不能被充分利用的问题,提出一种基于组合类别空间的矩阵分解推荐算法。介绍项目组合类别空间,它是一种哈斯图结构,能更好组织类别信息;给出组合类别空间上的5种语义关系及距离度量,更好地描述用户偏好的动态变化;结合组合空间上的语义关系、距离及跳转次数等信息分别建立基于用户和基于项目的隐含特征矩阵模型。实验结果表明,提出方法的性能优于其它方法。
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- 关键词：语义关系矩阵分解
- 基于组合类别空间的随机游走推荐算法被引量：2
- 2019年
- 传统的类别驱动方法只考虑类别间的关联或是将其组织成扁平或层次结构,而项目和类别对应关系复杂,其他信息容易被忽略。针对这个问题提出基于组合类别空间的随机游走推荐算法,更好地组织了项目类别信息、缓解了数据稀疏。首先,建立一个用哈斯图表示的项目组合类别空间,将项目和类别复杂的一对多关系映射成一对一的简单关系,并表示用户上下层次、同层次及跨层次的项目类别间的跳转;接着,定义组合类别空间的语义关系及链接、偏好两种语义距离,更好地定性、定量描述用户动态偏好的变化;然后,结合组合类别空间上用户浏览图的语义关系、语义距离、用户行为跳转、跳转次数、时序、评分等各种信息,利用随机游走建立用户个性化类别偏好模型;最后,根据用户个性化偏好完成基于用户的协同过滤项目推荐。在MovieLens数据集上的实验显示,与基于用户的协同过滤(UCF)、基于类别关联的推荐模型(UBGC和GENC)相比,所提算法推荐的F1-score提高了6～9个百分点,平均绝对误差(MAE)减小了20%～30%;与基于类别层次潜在因子模型(CHLF)相比,所提算法推荐的F1-score提高了10%。实验结果表明,所提算法在排序推荐上优于传统基于类别的推荐算法。
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- 关键词：梯度下降随机游走协同过滤
- 面向稀疏数据的时序情景感知推荐算法研究
- 推荐系统是解决“信息过载”的重要手段,成为学术界和工业界的研究热点。在实际电子商务系统中,用户和项目的数量非常巨大,推荐系统受到数据稀疏、用户兴趣漂移、情景信息融合、推荐结果过拟合等问题的挑战,严重制约着推荐系统的精度和...
- 肖春景
- 关键词：数据稀疏数据填充
- 基于动态聚类的旅游线路推荐被引量：4
- 2017年
- 基于会话的协同过滤用固定时间窗划分交互历史并将用户兴趣表示为这些阶段的序列,但是旅游数据的高稀疏性会导致某些阶段内没有交互行为和近邻相似度计算困难的问题。为了缓解数据稀疏,有效利用数据特性,提出了基于动态聚类的旅游线路推荐算法。该方法首先分析了旅游数据不同于其他标准数据的特性;其次利用动态聚类得到的变长时间窗口对游客交互历史进行划分,利用潜在狄利克雷分布(LDA)抽取每个阶段的概率主题分布,结合时间惩罚权值建立用户兴趣漂移模型;接着,通过反映年龄、线路季节、价格等因素的游客特征向量为目标游客选择近邻和候选线路集合;最后根据候选线路和游客的概率主题相关度完成线路推荐。该方法通过采用变长时间窗口不但缓解了数据稀疏,而且划分的阶段数目不需提前指定,而是根据数据特性自动生成;近邻选择时采用特征向量而非旅游数据进行相似度计算,避免了由于数据稀疏无法计算的问题。在实际旅游数据上的大量实验结果表明,该方法不仅很好适应了旅游数据特征,而且提高了旅游线路的推荐精度。
- 肖春景夏克文乔永卫张宇翔
- 关键词：动态聚类特征向量
- 中国民航电子政务发展及建设初探被引量：1
- 2014年
- 概述了中国民航电子政务的发展现状及取得的成就,并提出民航电子政务目前存在的主要问题。在确定民航电子政务发展的基本原则和目标的基础上,描述了民航电子政务建设的主要内容并给出了实施方案。
- 肖春景
- 关键词：电子政务信息整合信息安全
- 一种基于小波包分解及混合高斯模型估计的语音识别方法
- 一种基于小波包分解及混合高斯模型估计的语音识别方法。包括：对已知语音训练样本进行预处理，得到标准化特征向量；对特征向量进行小波包分解，得到在各个频段上的分解值；按照类别、频段将训练样本的小波包分解值动态聚类成子类，计算每...
- 李春利董冠灵郭倩肖春景张敏
- 文献传递
- 基于自注意力的协同演进推荐被引量：3
- 2021年
- 为解决时序模型不能有效获取用户和项目交互序列的语义关系,以及因参数共享而导致的信息丢失问题,提出基于自注意力的协同演进推荐模型(BSFRNN)。将循环神经网络提取的序列特征和自注意力机制提取的语义特征进行融合表征用户以及项目的短期特征,将矩阵分解描述的长期特征和短期时序特征进行融合,将融合的特征向量通过多层感知机进行预测并完成推荐。该算法在公开数据集的评估结果表明,所提BSFRNN能够有效提高推荐的准确性。
- 孙磊磊张宇翔肖春景
- 关键词：语义关系循环神经网络矩阵分解多层感知机
