李贤慧
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
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- 发文基金：国家自然科学基金云南省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Listwise的深度学习专家排序方法被引量：7
- 2015年
- 针对传统专家列表排序方法易陷入局部最小和训练时间过长、不能较好逼近排序函数的问题,结合深度神经网络与Listwise的专家排序方法,提出基于Listwise的深度学习专家排序方法.该方法首先提出深度学习专家排序模型,通过无监督的自训练得到较优参数逐层初始化权重.再将查询对应的专家文档形成的训练实例输入到受限玻尔兹曼机中进行训练,通过余弦值取代矩阵相减计算权重,完成权重整体更新,构建深度学习专家排序模型.对比实验表明文中方法具有较好效果,引入深度学习能有效提升排序精度.
- 李贤慧余正涛魏斯超高盛祥王立人
- 基于有指导LDA用户兴趣模型的微博主题挖掘被引量：5
- 2015年
- 用户发布的微博内容能够体现用户兴趣,微博中用户的转发、评论、回复、他人评论等微博行为对用户兴趣具有很强的指导作用。为了有效利用用户微博行为,提出了一种基于有指导LDA(latent dirichlet allocation)的微博内容用户兴趣建模方法。首先通过分析对微博的转发、评论、回复、他人评论这4个因素对用户微博兴趣主题的影响,定义了4种约束关系;然后基于用户微博内容,将4种约束关系融合到LDA模型中构建有指导的LDA微博主题生成模型,最后得到用户的微博主题分布,从而获得用户兴趣模型。实验结果表明,相比LDA模型,该方法的准确率有很大提高,引入4种信息对微博用户兴趣发现有非常重要的指导作用。
- 王立人余正涛王炎冰高盛祥李贤慧
- 基于梯度转播的井下WSNs分簇路由协议被引量：1
- 2017年
- 针对无线传感器网络煤矿安全监测系统对数据传输可靠性和能量均衡性的需求,提出了一种适用于煤矿井下的基于梯度转播的井下分簇路由协议(G-LEACH)。通过分析煤矿井下特殊的环境特点,针对井下巷道空间特点提出了相应的网络节点部署模型,同时在网络中部署了移动的传感器节点,在此基础上实现了基于梯度转播的可靠分簇路由算法。该算法引入候选簇首机制,通过感知节点的剩余能量、转播因子以及距离因素进行分簇,采用混合路由转发模型并结合梯度信息来决定关键节点。仿真结果表明,G-LEACH具有更高的均衡性和可靠性,更适用于井下复杂环境中安全数据的监测。
- 李贤慧李晓波季胜鹏林瑶何阳赵作鹏
- 基于稀疏学习的专家列表排序学习方法研究
- 专家检索是当前垂直信息检索研究的热门领域。目前,通用的专家检索系统都是通过排序的方式把用户需要的信息返回给查询用户,所以,专家检索的核心问题可以转化为如何进行高效的排序。当今主流的排序方法是利用机器学习进行排序,主要分为...
- 李贤慧
- 关键词：特征抽取
- 文献传递
