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王嵘冰

作品数:55 被引量:374H指数:7
供职机构:辽宁大学信息学院更多>>
发文基金:辽宁省社会科学规划基金辽宁省博士科研启动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经济管理文化科学社会学更多>>

文献类型

  • 46篇期刊文章
  • 7篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 35篇自动化与计算...
  • 9篇经济管理
  • 8篇文化科学
  • 1篇社会学

主题

  • 10篇网络
  • 5篇云计算
  • 4篇用户
  • 4篇知识图
  • 4篇知识图谱
  • 4篇协同过滤
  • 4篇个性化推荐
  • 3篇视频
  • 3篇课程
  • 3篇抽取
  • 2篇电子商务
  • 2篇多样性
  • 2篇信任
  • 2篇信任度
  • 2篇异构
  • 2篇隐私
  • 2篇优化算法
  • 2篇入侵
  • 2篇入侵检测
  • 2篇入侵检测方法

机构

  • 54篇辽宁大学
  • 8篇吉林大学
  • 4篇沈阳理工大学
  • 1篇沈阳工程学院

作者

  • 54篇王嵘冰
  • 36篇冯勇
  • 31篇徐红艳
  • 9篇徐红艳
  • 8篇张永刚
  • 4篇王立君
  • 3篇宋丽丽
  • 2篇康鹏
  • 2篇张宁
  • 2篇刘洋
  • 2篇付云鹏
  • 2篇赵德志
  • 1篇宋琪
  • 1篇朱珠
  • 1篇刘建
  • 1篇王宏杰
  • 1篇王青松
  • 1篇谭畅
  • 1篇刘霞
  • 1篇郭军

传媒

  • 13篇辽宁大学学报...
  • 4篇小型微型计算...
  • 3篇计算机应用
  • 3篇计算机与数字...
  • 3篇计算机科学与...
  • 3篇数据分析与知...
  • 2篇商业经济研究
  • 2篇中国管理信息...
  • 2篇计算机技术与...
  • 1篇情报科学
  • 1篇当代经济
  • 1篇城市
  • 1篇党政干部学刊
  • 1篇情报理论与实...
  • 1篇控制与决策
  • 1篇辽宁大学学报...
  • 1篇应用科学学报
  • 1篇中文信息学报
  • 1篇计算机科学
  • 1篇信息网络安全

年份

  • 5篇2025
  • 2篇2024
  • 4篇2023
  • 7篇2022
  • 3篇2021
  • 3篇2020
  • 4篇2019
  • 13篇2018
  • 5篇2017
  • 2篇2016
  • 4篇2015
  • 1篇2013
  • 1篇2009
55 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于标签和PageRank的重要微博用户推荐算法被引量:15
2018年
海量的微博信息使新进用户很难获取到其感兴趣的内容,重要微博用户推荐为新用户提供了一条有效获取信息的途径。目前,由于用户间的关系没有被充分考虑及缺乏对用户个性化标签的处理,导致重要微博用户推荐的准确率不高。为此,提出了一种基于标签和PageRank的重要微博用户推荐算法。该算法首先对个性化标签进行分词、去噪、设置权重等处理,并将其作为用户兴趣的代表;然后根据PageRank计算模型来分析用户间的关系,结合标签相似度计算向新用户推荐与其兴趣相似的重要微博用户。实验表明,该算法由于融入了对微博用户关系和用户个性化标签的重要性分析,因此与基于标签和协同过滤的个性化推荐算法相比具有更高的重要微博用户推荐准确率。
王嵘冰安维凯冯勇徐红艳
关键词:个性化推荐PAGERANK标签
基于表情符分析的情感关键句提取方法被引量:1
2018年
在情感计算中,提取情感关键句是简化分类过程、提高分类正确率的关键环节.近年来,人们的社交需求日趋旺盛,表情符相较于文字具有更为丰富的语义信息,在各交流系统中得以广泛应用.为提升情感关键句提取方法的性能,对表情符的情感极性进行深入分析,提出一种基于表情符分析的情感关键句提取方法.首先统计表情符的情感极性,再将其和纯文字句子情感极性进行对比分析,对于句子中词组的情感极性不一致的句子将采用类序列规则挖掘,得出句子的最终情感极性;然后再结合位置信息以及关键词等属性特征,作为衡量该句是否为情感关键句的重要依据;通过对比实验验证了所提方法相较于现有方法在正确率和召回率方面都有较大提高.
冯勇张勤王嵘冰徐红艳
关键词:情感计算表情符位置信息
融合用户相似度的影视推荐系统研究被引量:8
2018年
伴随着互联网技术的高速发展,当今世界已进入信息时代.在"人人皆媒体"的大环境下,网络上信息巨大繁杂,为了从数以亿计的数据、新闻等各类信息中提取出自己感兴趣的信息,推荐技术应运而生.研究了在影视网站中融入推荐算法,根据用户的历史评分数据了解用户喜好,为使用者推荐符合他审美口味的,可能感兴趣的影视作品.在对原有Slope one推荐算法的不足进行分析的基础上,把最近邻和用户加权的思想融入到Slope one算法中,已达到增强算法性能的目的.
徐红艳赵宏王嵘冰付瀚臣刘逸伦
关键词:推荐系统SLOPE协同过滤
融合多步关系路径和实体描述信息的知识图谱表示学习模型
2025年
传统的知识图谱表示学习模型主要聚焦于三元组内部的结构信息,而未能充分利用外部语义增强嵌入表征能力,如没有充分考虑实体间的多步关系路径信息以及不同路径的重要程度,且没有利用实体描述信息增强上下文感知能力。为提升知识图谱的应用效果,提出融合多步关系路径和实体描述信息的知识图谱表示学习(MPDRL)模型。首先,对两实体间的路径信息进行编码,并使用自注意力机制计算路径权重,从而获得关系路径信息的表示;其次,使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型对实体描述信息进行编码,并利用双向注意力机制计算实体描述信息嵌入与三元组关系嵌入之间的注意力权重,从而增强实体的语义信息;最后,将关系路径信息嵌入、实体描述信息嵌入和三元组结构嵌入融合起来进行训练。为评估模型性能,在公开数据集上针对所提模型和基准模型进行链接预测和三元组分类的实验。结果表明:在链接预测任务中,与融合关系路径与实体描述信息的知识图谱表示学习方法(PDRL)、多跳关系路径模型Att-ConvBiLSTM以及融合实体描述与关系路径信息的知识图谱嵌入模型TPKGE相比,所提模型在FB15k-237数据集上的Hit@10指标分别提高了5.7、2.9、2.5个百分点;在三元组分类任务上,所提模型在FB15k-237和WN18RR数据集上的准确率较最优基准模型PDRL分别提升了2.81和0.90个百分点。
冯勇冯勇贾永鑫徐红艳徐红艳
关键词:知识表示知识图谱链接预测
基于网格和密度比的DBSCAN聚类算法研究被引量:4
2020年
DBSCAN已被广泛应用到计算机视觉处理及图像处理中的数据压缩和信息检索等领域。论文针对DBSCAN算法在数据分布不均匀时,使用全局阈值难以识别数据集中所有簇的问题,提出基于网格划分和密度比聚类的DBSCAN算法。该算法首先通过自适应多分辨率的网格划分思想把数据划分到多个网格空间中,利用所划分的网格加快查找到类簇的峰值和低谷;再利用密度估计来计算密度,从而快速确定全局阈值,并使用该全局阈值对数据集进行有效识别。通过对比实验表明,所提算法能够有效对密度不均匀的数据进行聚类,并具有较高的效率。
徐红艳普蓉黄法欣王嵘冰
关键词:密度聚类网格DBSCAN
融合BERT网络与位置特征信息的实体关系抽取方法及其应用
融合BERT网络与位置特征信息的实体关系抽取方法及其应用,步骤如下:(1)实体数据采集;(2)数据处理;(3)提出模型结构;(4)离线训练;(5)在线测试;本发明公开一种融合BERT网络与位置特征信息的实体关系抽取方法。...
冯勇张宁徐红艳王嵘冰
电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法被引量:1
2022年
【目的】当前用户社区划分算法大多因缺乏对电商网络异构性的考量,导致社区划分准确度不高。为此,本文提出一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法。【方法】根据不同关系类型对电商异构网络进行分层处理,构造基于不同关系类型的用户节点嵌入;通过表征融合将不同层的用户嵌入合并,获得电商异构网络中的用户融合嵌入表征;使用目标函数优化用户节点的相关参数;最后,通过改进的K-means算法形成用户聚类,得到合理的用户社区划分结果。【结果】本文所提算法与基于DeepWalk、Node2Vec、GCN等主流用户社区划分算法中的次优算法相比,在NMI和Sim@5指标上分别提升6.4%和1.7%,在有效表征用户节点及精确划分用户社区方面都有良好的表现。【局限】未考虑电商异构网络中所包含的时间信息,同时忽略了网络中噪声点所产生的影响。【结论】本文算法切实有效,在电商领域有助于提升好友预测、群组推荐等核心应用的性能。
冯勇徐文韬王嵘冰徐红艳张永刚
关键词:异构网络电子商务
用提升社会信任度来促进经济增长被引量:1
2017年
作为经济交换的润滑剂,信任是控制契约的有效机制,且对经济增长有独特的解释力。本文在梳理国内外已有文献的基础上,刻画出信任对经济发展影响的传导机制,分析了信任缺失的替代品及其各自对经济增长的影响。研究发现:高水平的社会一般信任度将会与经济发展形成良性循环;而信任缺失的替代品无一有助于经济发展,甚至会影响社会稳定,造成严重的社会问题。由此,为了促进我国经济健康持续增长,建议政策操作转向调整制度、信任教育和提高居民收入上来。
王宏杰付云鹏王嵘冰
关键词:信任经济增长教育
融入项目相关性的加权Slope One算法研究被引量:6
2018年
在基于项目的协同过滤推荐算法中,Slope One算法的应用较为广泛。但该算法在对项目相似度计算过程中没有考虑项目类型因素的影响,导致类型不相关的项目参与到相似度计算中而影响推荐效果,而且该算法在数据稀疏的情况下预测准确度不高。针对上述不足,考虑使用项目相关性来考量项目间的关系,提出了融入项目相关性的加权Slope One算法,该算法从项目自身的所属类型和项目的评分数据两方面来综合计算项目间的相似度关系,并在此基础上增加了项目筛选策略,达到了稳定评分差、获取局部较为密集的项目评分矩阵的目的。最后将所提算法应用在MovieLens数据集上与其他相近算法进行对比实验,实验结果显示所提算法在明显提高推荐准确度的同时也有效缓解了数据稀疏问题。
冯勇徐红艳王嵘冰郭浩
关键词:ONE协同过滤推荐数据稀疏
一种基于云计算平台的高速设备防盗监控视频处理方法
一种基于云计算平台的高速设备防盗监控视频处理方法,由高速监控设备采集相关信息,并通过建立起来的通信网络将信息传输给预处理节点,进行数据校准及融合,然后将其传送至云计算平台,由云计算平台进行数据信息分析,即采用三帧差法选取...
王嵘冰施威徐红艳冯勇曾祥辉
文献传递
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