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朱琪

作品数：5 被引量：12H指数：2
供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 1篇预处理
  • 1篇置信度
  • 1篇置信度评估
  • 1篇社会关系
  • 1篇社交
  • 1篇社交网
  • 1篇社交网络
  • 1篇数据集
  • 1篇数据可视化
  • 1篇数据预处理
  • 1篇网络
  • 1篇模型组合
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类中心
  • 1篇可视化
  • 1篇泛化
  • 1篇泛化误差
  • 1篇非平衡数据
  • 1篇非平衡数据集
  • 1篇半监督学习

机构

  • 5篇吉林大学
  • 3篇东北师范大学
  • 1篇中国建设银行...
  • 1篇长春轨道客车...

作者

  • 5篇董立岩
  • 5篇朱琪
  • 3篇李永丽
  • 2篇贺嘉楠
  • 2篇隋鹏
  • 1篇孙鹏
  • 1篇王明德
  • 1篇王宏杰
  • 1篇高云龙
  • 1篇王越群

传媒

  • 2篇吉林大学学报...
  • 1篇东北大学学报...
  • 1篇浙江大学学报...
  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 3篇2015
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
基于最大差距的置信度评估算法
2015年
通过分析传统基于概率度量的K邻近置信度评估方法,提出一种基于最大差距的置信度评估方法,并在UCI数据集上对两种方法进行对比实验.实验结果表明,基于最大差距的置信度评估方法在宏平均召回率、宏平均精度及所用时间上均优于K邻近置信度评估方法,从而可进一步优化半监督分类学习中数据样本的置信度评估.
董立岩朱琪隋鹏孙鹏李永丽
关键词：置信度评估半监督学习
基于最大平衡度的自适应随机抽样算法被引量：1
2018年
针对分类算法在非平衡数据集的情况下分类性能不理想的问题,总结了常见的数据平衡化方法,包括改造数据集与改进算法,提出一种全新的基于最大平衡度的自适应随机抽样算法,进一步优化了随机森林算法的分类效果.将其应用在随机森林算法的数据预处理阶段,并通过实验证明了该随机抽样方法的有效性,在合理的整体精度范围内能够较好地处理非平衡数据.产生的新数据比较拟合初始数据,能够提高分类器处理非平衡数据的能力.
董立岩王越群李永丽朱琪
关键词：非平衡数据集数据预处理
基于最小距离乘积K-means算法的改进被引量：4
2015年
针对传统K-means算法因初始聚类中心的随机性而导致聚类结果产生很大的波动性问题,提出一种基于最小距离乘积聚类算法CAMDP(Clustering Algorithm based on Min-Distance Product),利用数次抽样技术,在得到的聚类中心集合上继续使用最小乘积法寻找最佳的初始聚类中心,较大程度减少了K-means聚类算法对初值选取的随机性。实验结果表明:改进后的K-means算法既考虑了网络结构的拓扑信息,又考虑了节点的属性特征,为社区划分提供了有力的决策支持。
贺嘉楠高云龙王宏杰朱琪董立岩
关键词：聚类社会关系聚类中心
社会网络数据的可视化被引量：6
2015年
为直观地分析社会群体网络,观测社会群体行为,提出了社交网络数据的可视化分析方法。该方法将社会关系网络描绘成由点和线组成的图,再对图形中的节点分布位置、节点的大小以及点线密度等进行有效分析。运用在线社会网络数据可视化分析技术,结合python可视化与python科学计算技术,增强了网站的吸附性,获得了较好的用户体验。
朱琪于济坤王明德丁洪超贺嘉楠隋鹏董立岩
关键词：社交网络数据可视化
基于最大共识的模型组合算法被引量：1
2017年
针对原有的随机森林算法没有区别各个单分类器之间的分类优势,对分类器的组合方案进行优化,提出一种基于最大共识的模型组合算法.该算法将分类器的经验误差和泛化误差融入到分类器的权重计算中,充分发挥了单分类器的个性与优势,强化分类效果好的单分类器的优势,弱化分类效果较差的单分类器的劣势.实验结果表明,基于最大共识模型组合算法能够提升组合分类器的分类性能,在提高分类精度的同时,也具有较强的泛化能力,这一改进对于提升同类型多模型组合算法的性能具有一定指导意义.
董立岩朱琪李永丽
关键词：模型组合泛化误差
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