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一种基于低秩矩阵逼近的图像去噪算法被引量：2: 2015年; 图像去噪作为图像处理学科的一个重要分支已经被广泛研究许多年,但依然活跃而充满挑战。通过利用图像的非局部自相似性达到去噪目的,是当前较为新颖的去噪方法。结合非局部自相似性和低秩矩阵逼近,提出了一种新的图像去噪算法,并对算法做了分析。仿真结果表明,算法与经典图像去噪算法相比,复杂度更低,去噪效果更好。; 诸亮周林强李一啸黄朝耿; 关键词：图像去噪奇异值分解

基于多社交数据源的协同推荐方法研究被引量：2: 2015年; 协同过滤推荐作为一种有效的推荐方法,普遍存在数据稀疏性和冷启动问题,利用社交网络的多项数据源对协同推荐方法进行了改进。为了克服评分矩阵的稀疏性问题,提出结合用户评分相似度和用户信任度选择推荐邻居,同时对用户相似度计算进行了改进;提出了一种简单有效的信任推理方法,能够识别出用户间隐含的间接信任关系,进一步缓解了数据稀疏性问题;为了解决推荐系统的冷启动问题,提出综合利用项目的类型属性信息和领域专家信息进行联合推荐。实验结果表明,提出的改进策略非常有效,在精度和召回率方面都较已有方法具有明显改善。; 王瑞琴潘俊李一啸; 关键词：社交网络个性化推荐信任推理多数据源

一种基于多元社交信任的协同过滤推荐算法被引量：23: 2016年; 协同过滤推荐是当前最成功的个性化推荐技术之一,但是传统的协同过滤推荐算法普遍存在推荐性能低和抗攻击能力弱的问题.针对以上问题,提出了一种基于多元化社交信任的协同过滤推荐算法CF-CRIS(collaborative filtering based on credibility,reliability,intimacy and self-orientation).1)借鉴社会心理学中的信任产生原理,提出基于多个信任要素(可信度、可靠度、亲密度、自我意识导向)的信任度计算方法;2)深入研究社交网络环境中各信任要素的识别、提取和量化方法;3)基于用户间的综合信任度选取可信邻居,完成对目标用户的个性化推荐.基于通用测试数据集的实验研究结果表明:该算法不但可以极大地提高推荐系统的精确度和召回率,而且表现出良好的抗攻击能力.; 王瑞琴蒋云良李一啸楼俊钢; 关键词：协同过滤社交网络信任召回率抗攻击能力

Lattice上的演化博弈模型在灾害治理建模中的应用: 图上的演化博弈研究对理解合作水平的相变过程具有重要意义.在lattice上的演化博弈模型基础上,提出一个两阶段的社会生产一灾害治理协同演化模型:第一阶段的社会生产采用成对囚徒博弈进行建模,第二阶段的灾害治理采用闽值公共品...; 李一啸

无接触服务研究述评与未来展望: 2024年; 在智能化技术运用日渐广泛以及孤独经济的影响下,基于现代智能信息技术的无接触服务在社会各方面发挥重要作用,因此需要在回顾无接触服务相关研究的基础上提出未来技术发展方向。无接触服务是一种非面对面提供信息或商品的服务方式,其与自助服务在技术层面和应用环境层面上有一定差异,是自助服务的高级阶段。采用文献回顾的方法对2016—2022年与无接触服务相关的206篇中英文文献进行系统梳理,通过可视化和词频分析发现,中国学者在新冠疫情前对无接触服务的关注相对比较少。相关研究中,消费者层面主要关注无接触服务的用户行为,但存在用户隐私泄露以及道德伦理上的问题;企业层面更关注无接触技术的采纳,但因无接触服务不稳定或学习成本高等原因,用户拒绝使用无接触服务可能对企业绩效产生一些负面影响;政府层面则更关注整个行业的转型与数字化,但需要出台和完善相关措施解决分配不公、隐私泄露、法律缺失等问题。未来相关研究应进一步完善无接触服务的理论基础;考虑无接触服务对消费者行为的影响,尤其是负面影响;聚焦于无接触服务对企业绩效变化、政府职能等方面的影响,同时要关注未使用过无接触服务技术或新形成的消费群体,以及如“人-机”协同等新型劳动形式的有关法律保障等问题。与此同时,未来的实证研究需要高度重视数据来源问题,以及考虑使用纵向研究方法和融入如多群体分析、概率抽样与非概率抽样对比等各种分析方法。为推动无接触服务的广泛运用,消费者应积极学习相关使用方式并给出改进意见;企业则要考虑不同顾客群体的需求、提供更加定制化的服务;政府要大力宣传无接触服务的必要性,并为中小企业提供低成本的人工智能算力、算法和数据资源。; 胡雨晴陈远高周莎莎杨水清李一啸; 关键词：人工智能

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李一啸

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