梁春泉
- 作品数：18 被引量：29H指数：3
- 供职机构：西北农林科技大学信息工程学院更多>>
- 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西北工业大学基础研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于跳步的增量式影响力最大化算法被引量：1
- 2021年
- 对动态在线社交网络中的影响力最大化问题进行研究,提出一种基于跳步的增量式算法,快速跟踪动态网络最具有影响力的用户集。为应对网络结构变化,基于跳步,一方面评估变化用户影响力上限值,快速识别和保留无需变动的影响力用户;另一方面增量式地计算有潜力用户的实际影响力,替换不再属于最具影响力的用户。在真实数据集上进行实验和分析,其结果表明,相比其它最新同类算法,所提算法能以更快速度在动态网络中维护最具影响力用户集。
- 黄颖梁春泉杨泽宽曹晓旭武文君
- 关键词：社交网络动态网络
- 一种基于图神经网络的种子集扩展方法及其系统
- 本发明公开了一种基于图神经网络的种子集扩展方法及系统，该方法具体包括如下步骤：步骤1，对于给定的图数据，获取图结构信息、节点属性，给定伪标签、种子集以及需要扩展节点个数K，通过EM算法训练两个图神经网络，计算得到伪标签的...
- 梁春泉王紫陈航赵航
- 文献传递
- 基于协作推断的正例未标注图学习算法
- 2022年
- 针对现有正例未标注图学习方法仅提取节点表征信息、独立推断节点类别的问题,提出了一种基于协作推断分类算法,利用节点之间关联信息来帮助推断未标注节点的标签。首先,采用个性化网页排位算法计算每个节点与全体已知正例节点的关联度。其次,采用一个图神经网络学习节点表征信息,与正例关联度联合构造一个局部分类器,预测未标注节点标签;采用另一个图神经网络获取局部节点标签之间依赖关系,与正例关联度联合构造一个关系分类器,协作更新未标注节点标签。然后,借鉴马尔可夫图神经网络方法交替迭代地训练两者,形成多跳步节点标签之间的协作推断;并且,为有效利用正例与未标注节点训练分类器,提出了混合非负无偏风险评估函数。最后,选择两者中任意一个,预测未标注节点的类别。在真实数据集上的实验结果表明,无论是识别单类别正例还是识别多类别合成正例,所述算法均表现出比其他正例未标注学习方法更佳效果,且对正例先验概率误差表现出更好的鲁棒性。
- 陈航梁春泉王紫赵航
- “中间件技术”课程教学方法改革探讨被引量：4
- 2015年
- "中间件技术"是软件工程专业的核心课程,该课程学习企业级分布式系统开发所需的大量理论、技术和概念。传统讲授法令学生感觉课程内容繁杂、抽象、枯燥,难以掌握。探索将案例教学法和问题导入法有机结合,提出案例式问题导入法,并引入到"中间件技术"课程教学中,为"中间件技术"及类似课程的教学改革提供参考,并对案例式问题导入法的开展给出几点建议。
- 梁春泉张阳戴涛
- 关键词：中间件技术案例教学法问题导入法分布式系统
- 一种基于个性化网页排位的半监督图节点分类方法
- 本发明公开了一种基于个性化网页排位的半监督图节点分类方法：步骤1：对于给定的图，通过个性化网页排位算法计算得到图中节点的个性化网页排位值，从而得到各个标签对应的排序分布向量，根据排序分布向量得到节点的依赖向量，对依赖向量...
- 梁春泉赵航陈航王紫
- 文献传递
- 高等农业院校计算机基础教学改革探讨被引量：11
- 2008年
- 高等农业院校计算机基础教学是为非计算机专业学生提供计算机应用所必需知识、能力和素质方面的教育,旨在培养学生利用计算机知识和技能解决本专业实际问题,在当代大学生教育中具有特殊地位和作用。本文针对目前计算机基础教育中存在的问题,结合西北农林科技大学近年的改革与实践,以全面提高教学质量,培养学生综合素质为出发点,阐述了新时期新形势下计算机基础教学实施的新思路,并对今后深化计算机基础教育改革提出了新的方向。
- 杨沛梁春泉魏蕾
- 关键词：高等农业院校计算机基础教学改革
- 基于分位概要获取不确定数据集全局概率分布方法及装置
- 本发明公开了一种基于分位概要获取不确定数据集全局概率分布方法及装置，该方法以生成分位概要为基础，采用频率分布直方图描述不确定数据流的全局概率分布；首先初始化存放分位概要数据序列的存储空间，持续读入每个不确定数据，为之生成...
- 梁春泉李梅蔚继承景旭
- 文献传递
- 不确定数据流分类算法研究
- 在无线传感器网络、信用卡欺诈检测、网络监控等大量应用领域中，数据流数据持续、高速地产生，并且由于设备精度、重复抽样、值缺失、隐私等原因，产生数据普遍存在着不确定性。不确定数据流已逐渐成为一种常见的数据存在方式，针对不确定...
- 梁春泉
- 关键词：不确定数据数据流分类概念漂移
- 文献传递
- P-AnDT:平均n依赖决策树的正例未标注学习算法被引量：2
- 2016年
- 为了在仅有正例和未标注样本的训练数据集下进行机器学习(positive unlabeled learning,PU学习),提出一种可用于PU学习的平均n依赖决策树(P-AnDT)分类算法。在构造决策树时,选取样本的n个属性作为依赖属性,在每个分裂属性上计算依赖属性和类别属性的共同影响;然后分别选用不同的输入属性作为依赖属性建立多个有差异的分类器并对结果求平均值,构造集成分类算法。最终通过估计正例在数据集中的比例参数p,使该算法能够在PU学习场景下进行分类。在多组UCI数据集上的实验结果表明,与基于贝叶斯假设的PU学习算法(PNB、PTAN等算法)相比,P-AnDT算法有更好更稳定的分类准确率。
- 张金蕾李梅张阳梁春泉王勇
- 关键词：决策树集成学习算法
- “中间件技术”课程在软件工程专业中的意义及教学探索被引量：1
- 2013年
- 中间件技术在软件产业中有着重要的地位。然而由于各种原因,"中间件技术"课程在许多高校计算机相关专业中,甚至软件工程专业中未能得到重视。根据高校软件工程专业培养特点,结合软件产业现状和发展趋势,分析了"中间件技术"课程在软件工程专业人才培养中的作用,并对该课程教学内容、教学方法及实习方式等方面的改革作了初步探讨。
- 梁春泉张阳蔚继承
- 关键词：中间件技术计算机专业软件工程
