栾翠菊
- 作品数：16 被引量：30H指数：3
- 供职机构：上海海事大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会重点学科基金上海市教委科研基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 新的关键字提取算法研究被引量：7
- 2008年
- 传统的关键字提取算法往往是基于高频词提取的,但文档中的关键字往往并不都是高频词,因此还需要从非高频词集中找出关键字。把一篇文档抽象为一个图:结点表示词语,边表示词语的同现关系;并基于文档的这种拓扑结构,提出了一种新的关键字提取算法,并和传统的关键字提取算法作了比较,在精确率、覆盖率方面均有不错的效果。
- 高俊波栾翠菊王晓峰
- 关键词：文本检索关键字提取聚类
- 新一代企业管理信息系统建设被引量：2
- 2002年
- 阐述了开发新一代企业管理信息系统的必要性 ,企业管理模式改革在企业管理信息系统建设中的重要地位 ,以及跨地区的Intranet建设 ,创建“虚拟企业” ,并给出了跨地区Intranet模型。目前多数企业实现电子商务的条件尚不成熟 ,但是 ,随着经济全球化进程的加快 ,电子商务必将成为企业管理信息系统的重要组成部分。企业在建设管理信息系统的过程中必须科学合理地规划 。
- 时密林张旻栾翠菊王旭超
- 关键词：管理信息系统INTERNET虚拟企业电子商务
- 基于数据挖掘的微博突发事件检测的算法研究被引量：1
- 2016年
- 如何高效地从海量数据中检测微博突发事件,成为近年来国内外学者的研究热点。分析突发事件的特征,采用词频增量、基于命名实体和微博传播特性的TF-PDF公式提取突发特征;引入项间关联规则,利用突发词的项间距离结合改进的Single-pass聚类算法生成突发簇集,识别出突发事件。通过新浪微博真实数据集的实验表明,该方法从海量微博中有效检测出微博突发事件。
- 杨子栾翠菊
- 关键词：突发事件聚类
- 基于情境信息的微博推荐算法研究被引量：1
- 2016年
- 情境信息是一个影响人的兴趣的重要因素。在传统LDA模型的基础上加入情境信息对LDA模型的结果进行调整。在用LDA模型生成的文档-主题和主题-词的基础上,将用户兴趣根据不同的情境信息进行划分,进一步生成主题-心情分布。在此基础上提出基于时间情境的Time-LDA算法和基于心情情境的Mood-LDA算法。在真实的数据集上的实验表明所提出的算法能显著的提高微博信息推荐的准确性。
- 王栋栾翠菊
- 关键词：LDA
- 基于LR模型排序的微博用户推荐
- 2016年
- 微博用户推荐对完善社交网络体系、提高用户体验具有重要意义。在分析影响微博用户推荐的四类特征信息,包括用户的个人基本信息、社交网络、微博内容、用户标签基础上,提出基于逻辑回归模型排序的微博用户推荐方法。基于微博数据集的实验结果表明,所提出的方法是有效的,有效提高微博用户推荐的性能。
- 刘振栾翠菊
- 关键词：逻辑回归
- 溢油应急决策中的设备优化调度方法研究被引量：3
- 2012年
- 针对溢油应急,溢油应急设备库及其设备配置的特点,以溢油处理开始时间最早和调度的设备库数量最少为目标,在满足第一个目标的设备库集合中,分别采用穷举方法和贪心方法求取满足第二个目标的最优解。穷举方法保证能够获得最优解,但是计算复杂;贪心方法计算简单,适用于溢油应急设备的配置特点。用算例验证了该方法的有效性和高效性。
- 栾翠菊王晓峰
- 关键词：溢油应急决策贪心算法
- 数据库原理及应用课程设计过程化管理方法探讨被引量：1
- 2012年
- 数据库原理及应用课程设计的目标是让学生在实践中加深对数据库理论与技术的理解并学会运用，同时强化学生分析问题、解决问题、协作以及创新能力的培养。为了实现该目标，针对课程特点提出了过程化管理方法，设计了课程流程、考核及管理方式。教学实践表明，该方法能够引导学生按照数据库设计的过程一步步有序进行，在每一阶段出现问题能够被及时发现并修正，取得比较好的教学效果。
- 栾翠菊王卫华吴爱华
- 关键词：数据库原理及应用课程设计课程管理
- 基于局部特征选择的微博中文文本分类研究
- 2017年
- 微博文本内容短小、用词不规范等缺点,使得微博文本的研究区别于通常的文本研究。目前微博研究很多,但缺少合适的带有标签的微博语料库。分析微博数据获取方案给出合适的带有分类标签的微博语料库,然后通过传统分类算法进行分类评估验证;由于微博短文本维度高存在严重的特征稀疏问题,全局特征选择算法容易忽略对某个类别重要但对语料集关联度小的特征,并采用局部特征选择方案。实验结果证明局部特征选择方法可以获得更高的分类效果。
- 单世超栾翠菊
- 关键词：中文文本分类WEKA
- 一种网格并行任务执行时间预测算法被引量：6
- 2007年
- 广泛研究了网格环境中并行任务执行时间的预测方法,提出了一种基于案例和人工神经网络的预测算法。该算法充分利用了历史有效信息,尤其是对于同一个任务的多次求解而获得的相似记录,通过建立任务特征模板,将历史任务,即案例进行分类,并利用指数平均值或者线性回归方法进行预测。但是由于网格环境的复杂性,以及有限元求解器在求解问题时的复杂性,导致相似性很难定义,在无法根据模板找到相似性案例的时候,利用人工神经网络预测方法进行预测。该算法在面向多学科应用的模拟与可视化环境中进行了实验,证明该方法具有较好的预测性能。
- 栾翠菊宋广华郑耀张继发
- 关键词：网格人工神经网络
- 计算网格环境中任务管理的研究
- 作为一种正在迅速发展的基础设施，网格能够共享大规模分布的计算资源、存储资源、数据资源、软件资源、设备资源及人力资源等，能够突破现有的计算限制，实现大规模协同的科学计算及协同问题求解，从而为高性能科学计算提供一种新的计算模...
- 栾翠菊
- 关键词：网格计算网格任务管理任务调度工神经网络
