申建芳 作品数:26 被引量:47 H指数:5 供职机构: 广东工业大学计算机学院 更多>> 发文基金: 广东省自然科学基金 广东省科技计划工业攻关项目 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 经济管理 社会学 更多>>
融合情绪胶囊的对话情绪感知方法 被引量:1 2022年 现有的对话情绪感知模型仅使用多轮对话中对话上文的语义特征感知用户的实时情绪,没有进一步提取多轮对话中用户的离散情绪特征。针对以上问题,提出一种融合情绪胶囊的对话情绪感知模型,该模型在提取多轮对话文本语义特征的同时使用胶囊网络提取用户的离散情绪特征。通过GRU提取多轮对话语境下各轮对话的语义特征;并使用胶囊网络提取单轮对话中用户的离散情绪特征;最后把两种特征进行融合后输入到全连接神经网络中进行情绪感知。在实验数据集上的对比试验表明,提出的模型相较于基线模型更能有效利用丰富的文本特征,提高对话情绪感知的效果。 刘佳荣 陈平华 申建芳关键词:动态路由 基于CSCW的状态驱动数据库的研究与实现 2001年 本文介绍了计算机支持的协同工作(CSCW)的基本概念及其特征,提出了CSCW环境中状态驱动转换的概念及其实现方法,并以广东省职称信息管理系统、工资决策支持系统等项目为基础,详细介绍了CSCW在管理信息领域的系统框架和功能模块。 申建芳 汤庸 傅秀芬 丁国芳关键词:职称 管理信息系统 计算机 CSCW 数据库 硕士研究生培养质量影响因素分析——以广东某高校计算机学科为例 被引量:1 2022年 为了分析学生、导师和研究生自身表现等因素对研究生培养质量的影响,在收集研究生培养过程实际数据的基础上,构建研究生培养过程指标体系,并利用K均值聚类算法对研究生学位论文质量和就业质量进行聚类,筛选出培养质量较高的研究生。在此基础上,通过频率分析及皮尔逊相关系数计算,对研究生培养质量影响因素进行共性分析及相关性计算。分析结果显示,导师水平,尤其是导师对研究生的指导情况,对研究生培养质量影响最大,生源因素对研究生培养质量影响最小。 陈平华 吴亚迪 罗淏元 申建芳关键词:研究生培养质量 K-MEANS算法 速率自适应的树状采集型MHWSN跨层MAC协议 2013年 中高速传感器节点能量严重受限,节能是中高速传感器网络(Medium and High Rate Sensor Networks,MHWSN)中MAC协议设计的首要问题。针对SMAC协议固定占空比不能适应中高速网络中多种速率混合业务传输的特点,提出了一种适应于数据采集型应用的速率自适应的MAC协议(AMAC)。AMAC协议在SMAC基础上,采用了基于跨层的速率自适应机制和交错唤醒机制,根据节点速率动态调整占空比,上层节点较下层节点延迟一段时间后激活。仿真结果表明,在数据采集树中该算法节点速率较小时,可有效降低空闲节点的占空比、减少能量消耗,节点速率较大时,调整占空比大小,减少碰撞和阻塞发生的概率,尤其在多种速率任务突发的中高速传感器网络中,能有效提高节点的数据吞吐量并降低时延。 申建芳 程良伦关键词:速率自适应 占空比 计算机新技术在现代教学中的应用 2007年 文章介绍了当代计算机技术,特别是网络技术、多媒体技术的发展对现代教学方式的重大影响,同时,从实践的角度阐述并分析了计算机新技术对现代教学内容的加深和拓宽。 申建芳 傅秀芬关键词:计算机新技术 现代教学 基于Xml的协同Web数据库研究与实现 随着Internet迅猛发展,WEB网站的信息资源为人们的学习和生活提供了极大的方便。然而,由于WEB站点之间的异构性,资源的有限共享成为急需解决的问题。另一方面,人类社会是一个广泛合作的社会群体,任何一项复杂的工作都离... 申建芳关键词:XML 异构数据库 WEB 文献传递 “操作系统”纳入计算机考研专业统考课的影响与思考 2009年 从2009年开始,"操作系统"列入计算机专业考研专业统考课,文章针对这一重大变革,探讨了"操作系统"纳入考研专业统考课后"操作系统"中的参考书籍资料的选择,以及对"操作系统"的主要知识点及其重点难点的分析。 申建芳 程良伦 傅秀芬关键词:计算机专业 教学改革 基于XML/CORBA的XML Wrapper系统研究 被引量:6 2003年 XML技术是基于Web的电子商务应用研究的热点,CORBA技术能解决跨平台等兼容问题,实现分布式软件集成。文章探讨了XML应用于Web所面临的问题及基于CORBA 的解决方案,构建了一个基于XML/ CORBA新型Web框架的应用系统——XML Wrapper系统。论述了系统设计目标、系统结构、关键技术及实现,最后给出了XML Wrapper系统的特色。 傅秀芬 王静 卢炎生 申建芳 杨俊超关键词:XML WRAPPER WEB数据库 CORBA 融合评论文本和图像语义特征的兴趣点推荐 被引量:4 2020年 用户-兴趣点签到数据的高度稀疏性让传统的推荐算法的推荐效果大打折扣。基于此,提出评论文本和图像语义信息融合的兴趣点推荐新算法。该算法同时考虑用户评论对评分数据的可解释性和图像语义信息对兴趣点外观的描述性,充分利用评论文本和图像数据辅助用户偏好特征和兴趣点属性特征的学习。使用神经网络抽取与用户和兴趣点相关的评论文本和图像语义特征,分别建模用户-文本语义特征关系、兴趣点-图像语义特征关系,将两种关系与用户-兴趣点评分矩阵进行融合,基于概率矩阵分解构建统一的推荐模型。在Yelp数据集上实验表明,该算法有效地缓解了签到数据稀疏性带来的推荐准确性问题,在MAE和RMSE两项指标上均优于主流方法。 陈建兵 申建芳 陈平华关键词:图像信息 矩阵分解 神经网络 结合GNN、Bi-GRU及注意力机制的会话序列推荐 被引量:3 2022年 【目的】解决传统会话序列推荐仅使用一次建模难以兼顾商品全面信息表达和序列中用户全局/短期兴趣捕获的问题。【方法】将历史会话构建有向会话图,利用图神经网络学习有向会话图中的节点信息表达,丰富节点嵌入。使用双向门控循环神经网络和注意力机制捕获会话序列中用户的全局和短期兴趣,以生成推荐列表。【结果】与次优模型SRGNN相比,在Yoochoose数据集上平均排序倒数提升1.02%,在Diginetica数据集上精确度提升2.11%。【局限】本文模型在处理长序列时结果较差。【结论】本文模型能够更好地建模用户行为序列,有效预测用户可能行为,提高推荐效率。 张若琦 申建芳 陈平华关键词:会话