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基于元学习个性化推荐研究综述
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作者 吴国栋 刘旭旭 +2 位作者 毕海娇 范维成 涂立静 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期338-352,共15页
推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知... 推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知识和技能的优点,被越来越多地应用于推荐系统相关研究中。对现有基于元学习技术缓解推荐系统冷启动问题以及自适应推荐问题的主要研究进行探讨。首先,分析了基于元学习推荐在上述2个方面已取得的相关研究进展;然后,指出了现有元学习推荐研究存在难以适应复杂任务分布、计算代价高和容易陷入局部最优等问题;最后,对元学习在推荐系统领域的一些最新研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 元学习 个性化推荐 冷启动 自适应算法选择
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实用拜占庭容错共识算法的奖惩机制优化研究
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作者 张苗 李绍稳 +3 位作者 吴雨婷 涂立静 张磊 杨尚雄 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期266-273,共8页
联盟链是农业溯源行业的首选区块链方案,针对其核心共识机制实用拜占庭容错共识算法(PBFT)存在的共识安全性低、主节点出错概率大、通信开销大等问题,通过引入奖惩机制以及分组共识机制,提出了基于奖惩机制的改进实用拜占庭容错共识算... 联盟链是农业溯源行业的首选区块链方案,针对其核心共识机制实用拜占庭容错共识算法(PBFT)存在的共识安全性低、主节点出错概率大、通信开销大等问题,通过引入奖惩机制以及分组共识机制,提出了基于奖惩机制的改进实用拜占庭容错共识算法。把节点划分为4类,制定节点信誉规则,增强节点主动性,减少拜占庭节点的参与;剔除作恶节点参与共识资格,统计其余节点信誉值及票数,动态筛选信誉良好节点作为共识节点,并依据最高信誉值规则选取主节点,从而提升共识安全、降低拜占庭节点当选主节点概率;以PBFT共识为基础,将共识过程简化为组内共识及全局共识两个阶段,并基于最少广播消息数提出最优分组,缓解共识节点数目增多导致通信量过大的问题。实验结果表明,该方案能够有效抑制拜占庭节点,提升共识安全性能,降低共识成本。 展开更多
关键词 区块链 共识算法 奖惩机制 分组共识
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鱼渔双授的离散数学教学改革探索与实践
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作者 李景霞 吴国栋 涂立静 《长春工程学院学报(社会科学版)》 2023年第1期111-114,共4页
离散数学研究离散结构及其性质,课程内容多、抽象不易理解、难度大,学生学习积极性不高。在教学过程中实施“实例开道,图文支撑,实践跟上”多种举措,来提升教学效果,让学生有兴趣、有方法、有实践地学习课程知识,为后续专业课程学习奠... 离散数学研究离散结构及其性质,课程内容多、抽象不易理解、难度大,学生学习积极性不高。在教学过程中实施“实例开道,图文支撑,实践跟上”多种举措,来提升教学效果,让学生有兴趣、有方法、有实践地学习课程知识,为后续专业课程学习奠定良好的基础。 展开更多
关键词 高等教育 离散数学 教学方法
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通用习题库中题目数据结构设计与题库设计语言的开发 被引量:1
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作者 涂立静 《电脑知识与技术》 2007年第10期211-213,共3页
习题库题目数据结构与题库设计语言是习题库设计的核心。题库数据结构与题库设计语言部分采用了标准的编译器模式,按照成熟的编译器原理解决传统的关系型数据库无法解决的数据存取编辑问题。并且创造性地将自定义的文法与国际通行的xml... 习题库题目数据结构与题库设计语言是习题库设计的核心。题库数据结构与题库设计语言部分采用了标准的编译器模式,按照成熟的编译器原理解决传统的关系型数据库无法解决的数据存取编辑问题。并且创造性地将自定义的文法与国际通行的xml语言结合,增强了题型的可扩展性。本文研究的内容包括:题库设计语言文法的设计,自顶向下的验证算法,自底向上的解析算法;与XML语言的同步函数。研究的难点包括文法的设计、First与Follow函数的编程及解析表的生成。 展开更多
关键词 词法分析 文法设计 xmlWriter 递归算法
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网络聊天系统的设计与实现
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作者 涂立静 《安徽科技》 2008年第1期48-49,共2页
本文介绍了Windows套接字以及网络通信程序设计的原理,设计一个基于客户)服务器模型的网络聊天系统并对该系统的工作流程进行解析。
关键词 WINSOCK 套接字 客户/服务器模式
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一种改进的文本特征选择方法的研究与设计 被引量:4
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作者 许高建 路遥 +1 位作者 胡学钢 涂立静 《苏州大学学报(工科版)》 CAS 2008年第2期18-22,共5页
特征选择是文本挖掘技术的一个重要环节。在中文分词的基础上,通过设计一个简单的应用程序,对文本进行预处理。然后,在分析比较几种用于文本分类的特征选择方法的基础上,提出了一种基于信息增益和互信息相结合的特征选择方法。利用它对... 特征选择是文本挖掘技术的一个重要环节。在中文分词的基础上,通过设计一个简单的应用程序,对文本进行预处理。然后,在分析比较几种用于文本分类的特征选择方法的基础上,提出了一种基于信息增益和互信息相结合的特征选择方法。利用它对文本文档进行特征选择,抽取代表其特征的元数据或特征词条构成特征向量,降低噪音。最后通过实验来和其他几种特征选择方法作比较,分析这种方法获取文本特征的精度。 展开更多
关键词 文本挖掘 信息增益 互信息 特征向量
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软件工程一体化教学模式探讨与实践 被引量:6
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作者 吴国栋 涂立静 《计算机教育》 2010年第16期95-98,共4页
软件工程是计算机科学与技术专业的一门专业核心课程,在分析该门课程传统教学过程中存在问题的基础上,提出一种集成"项目驱动+范型对照+案例复现+团队实践"的一体化教学模式。教学实践表明,该模式的实施已取得良好的效果。
关键词 软件工程 一体化 教学模式 项目驱动 范型对照 案例复现 团队实践
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SVM和RNN在网络评论情感分析中的比较研究 被引量:2
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作者 吴国栋 刘国良 +1 位作者 张凯 涂立静 《上海工程技术大学学报》 CAS 2019年第4期378-383,共6页
随着电子商务的迅猛发展,网络评论情感分析研究日益受到重视.分别从传统的机器学习模型和深度学习模型视角,运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法对向量化表示后的网络评论文... 随着电子商务的迅猛发展,网络评论情感分析研究日益受到重视.分别从传统的机器学习模型和深度学习模型视角,运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法对向量化表示后的网络评论文本进行情感倾向的学习分析.研究表明,在精确率、召回率及F1等评价指标方面,基于RNN模型的评论情感分析效果明显优于SVM模型.该结果可以帮助消费者更好进行网络消费决策. 展开更多
关键词 支持向量机 循环神经网络 评论文本 情感分析 词向量
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基于融合比较法与案例法的数据库课程教学模式研究 被引量:2
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作者 吴国栋 涂立静 +2 位作者 许高建 李景霞 范国华 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2019年第7期19-23,共5页
随着信息技术的迅猛发展,数据库技术已从传统的关系数据库发展为SQL数据库、NoSQL数据库、云数据库等多种形式。数据库课程作为计算机专业本科生与研究生的一门重要课程,其教学模式也应该随着教学内容的变化而变化。在长期的数据库课程... 随着信息技术的迅猛发展,数据库技术已从传统的关系数据库发展为SQL数据库、NoSQL数据库、云数据库等多种形式。数据库课程作为计算机专业本科生与研究生的一门重要课程,其教学模式也应该随着教学内容的变化而变化。在长期的数据库课程教学实践过程中,提出融合比较法与案例法的数据库课程教学模式。通过比较法,使学生能够充分了解传统关系数据库技术与各种新型数据库技术的不同之处;通过案例法,让学生充分理解不同数据库技术在不同领域中具体应用场景。通过相关的教学实践表明,论文提出的教学模式,收到了良好的教学效果。 展开更多
关键词 比较法 案例法 数据库课程 教学模式
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计算机科学与技术专业“卓越工程师”培养探索 被引量:1
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作者 吴国栋 涂立静 +2 位作者 李景霞 吴云志 张武 《当代教育理论与实践》 2015年第11期50-52,共3页
以当前安徽农业大学计算机科学与技术专业实施的卓越工程师教育培养计划建设项目为背景,从培养目标、培养模式、培养方案、培养理念、培养路径、校企合作等方面探讨该专业卓越工程师培养方式,对同类地方院校计算机科学与技术及其相关专... 以当前安徽农业大学计算机科学与技术专业实施的卓越工程师教育培养计划建设项目为背景,从培养目标、培养模式、培养方案、培养理念、培养路径、校企合作等方面探讨该专业卓越工程师培养方式,对同类地方院校计算机科学与技术及其相关专业"卓越工程师教育培养计划"项目的建设提供了一定的借鉴与指导作用。 展开更多
关键词 卓越工程师 计算机 校企合作 培养模式 实习实训
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一种改进的文本特征选择方法的研究与设计 被引量:1
11
作者 许高建 胡学钢 +1 位作者 路遥 涂立静 《微型电脑应用》 2008年第5期21-23,4-5,共3页
特征选择是文本挖掘技术的一个重要的环节。在中文分词的基础上,通过设计一个简单的应用程序,对文本进行预处理。然后,在分析比较几种用于文本分类的特征选择方法的基础上,提出了一种基于信息增益和互信息相结合的特征选择方法。利用它... 特征选择是文本挖掘技术的一个重要的环节。在中文分词的基础上,通过设计一个简单的应用程序,对文本进行预处理。然后,在分析比较几种用于文本分类的特征选择方法的基础上,提出了一种基于信息增益和互信息相结合的特征选择方法。利用它对文本文档进行特征选择,抽取代表其特征的元数据或特征词条构成特征向量,降低噪音。最后通过实验来和其它几种特征选择方法作比较,分析这种方法获取文本特征的精度。 展开更多
关键词 文本挖掘 信息增益 互信息 特征向量
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三位一体的离散数学教学改革 被引量:4
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作者 李景霞 吴国栋 涂立静 《长春工程学院学报(社会科学版)》 2017年第3期130-133,共4页
离散数学是计算机专业的核心基础课之一,为后续其他专业课程的学习奠定了重要基础。本文从三个方面:搭建知识框架、建立配套课程实验、构建网络教学平台来提升教学效果。方案应用于实际教学中,学生在课程理论知识理解、知识实际应用两... 离散数学是计算机专业的核心基础课之一,为后续其他专业课程的学习奠定了重要基础。本文从三个方面:搭建知识框架、建立配套课程实验、构建网络教学平台来提升教学效果。方案应用于实际教学中,学生在课程理论知识理解、知识实际应用两方面都取得了较好的成效。 展开更多
关键词 离散数学 知识框架 课程实验 网络教学平台
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RoughSet-NN模型在林业信息处理上的应用
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作者 吴云志 胡学钢 +1 位作者 乐毅 涂立静 《计算机技术与发展》 2008年第7期206-208,211,共4页
运用计算机技术解决林业问题成为数字农业的一个热点研究领域,融合了粗糙集和神经网络的各自优势,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量,使用神经网络方法系统具有较强的容错及抗干扰能力,为处理不确定、不完整信息提供了一条解决方法... 运用计算机技术解决林业问题成为数字农业的一个热点研究领域,融合了粗糙集和神经网络的各自优势,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量,使用神经网络方法系统具有较强的容错及抗干扰能力,为处理不确定、不完整信息提供了一条解决方法,因此,将粗糙集约简技术和神经网络方法结合进行应用,建立了RoughSet-NN模型,并将该模型对给定立地条件的杨树生长状况进行预测。实验表明,该方法收敛,预测准确度高。 展开更多
关键词 粗糙集 神经网络 规则约简 立地条件
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图神经网络推荐研究进展 被引量:20
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作者 吴国栋 查志康 +2 位作者 涂立静 陶鸿 宋福根 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期14-24,共11页
图神经网络(graph neural network,GNN)具有从图的领域对数据进行特征提取和表示的优势,近年来成为人工智能研究的热点,图神经网络推荐也是推荐系统研究的一个新方向。本文对GNN模型进行深入研究的基础上,分析了GNN推荐过程,并从无向单... 图神经网络(graph neural network,GNN)具有从图的领域对数据进行特征提取和表示的优势,近年来成为人工智能研究的热点,图神经网络推荐也是推荐系统研究的一个新方向。本文对GNN模型进行深入研究的基础上,分析了GNN推荐过程,并从无向单元图推荐、无向二元图推荐、无向多元图推荐3个方面详细讨论了现有GNN推荐研究取得的主要进展及不足,阐明了现有GNN推荐研究中存在的主要难点,最后提出了GNN上下文推荐、GNN跨领域推荐、GNN群组推荐、GNN推荐的可解释性等未来GNN推荐的研究方向。 展开更多
关键词 图神经网络 推荐系统 深度学习 实体联系 社交关系 协同过滤 无向图 有向图
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基于“图+APP”的《离散数学》教学模式探索
15
作者 李景霞 吴国栋 涂立静 《长春工程学院学报(社会科学版)》 2020年第4期76-78,104,共4页
离散数学研究离散结构及其性质,为计算机专业学生的培养奠定重要的理论基础。思维导图是表达发散性思维的有效图形工具。离散数学课程难度大、内容多、课时少,通过引入思维导图、创建课程学习手机APP,助力提升教学效果。教学实践中实施... 离散数学研究离散结构及其性质,为计算机专业学生的培养奠定重要的理论基础。思维导图是表达发散性思维的有效图形工具。离散数学课程难度大、内容多、课时少,通过引入思维导图、创建课程学习手机APP,助力提升教学效果。教学实践中实施了该方案取得了较好的反馈,为学生学好课程内容提供了有力帮助。 展开更多
关键词 离散数学 思维导图 手机APP
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基于改进CNN的局部相似性预测推荐模型 被引量:6
16
作者 吴国栋 宋福根 +1 位作者 涂立静 史明哲 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期1071-1077,共7页
为缓解推荐系统中数据稀疏性问题,利用卷积神经网络CNN具有较强捕捉局部特征能力的优势,通过加入一个调节层,提出一种改进CNN的局部相似性预测推荐模型LSPCNN。新模型对初始用户-项目评分矩阵进行迭代调整,使用户兴趣偏好局部特征化,再... 为缓解推荐系统中数据稀疏性问题,利用卷积神经网络CNN具有较强捕捉局部特征能力的优势,通过加入一个调节层,提出一种改进CNN的局部相似性预测推荐模型LSPCNN。新模型对初始用户-项目评分矩阵进行迭代调整,使用户兴趣偏好局部特征化,再融合CNN对缺失评分进行预测,从而实施个性化推荐。实验结果表明,LSPCNN模型在不同数据稀疏度下的 MAE 值较传统推荐方法平均下降4%,有效缓解了数据稀疏性,提高了推荐系统的性能。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 局部相似性 稀疏性 推荐系统
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图自编码器推荐研究综述 被引量:3
17
作者 李方 吴国栋 +3 位作者 涂立静 刘玉良 查志康 李景霞 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期335-344,共10页
图自编码器GAE是一种源自图神经网络的学习框架,在编码器中引入聚合邻域节点的思想,解码器对图结构数据进行解码,重构图结构数据;在模型中引入监督模块,可以提高图结构数据在模型中的嵌入完整性和数据生成的准确性;编解码可以采用不同... 图自编码器GAE是一种源自图神经网络的学习框架,在编码器中引入聚合邻域节点的思想,解码器对图结构数据进行解码,重构图结构数据;在模型中引入监督模块,可以提高图结构数据在模型中的嵌入完整性和数据生成的准确性;编解码可以采用不同的神经网络,从而利用不同神经网络的优点。近年来GAE推荐逐渐成为推荐系统研究的热点。从无监督学习与半监督学习方面分析了已有GAE推荐研究取得的进展;探讨了已有GAE推荐模型存在用户冷启动问题、可解释性差、模型复杂度高和难以处理数据的多源异构性等方面的问题;并从跨领域推荐,结合传统推荐方法,引入注意力机制,融合各类场景等研究方向对未来GAE推荐进行展望。 展开更多
关键词 图自编码器 推荐 无监督学习 半监督学习
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用户行为序列个性化推荐研究综述 被引量:2
18
作者 汪菁瑶 吴国栋 +2 位作者 范维成 涂立静 李景霞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第5期921-935,共15页
作为缓解信息过载的一种重要方式,推荐系统可以帮助用户从海量信息中快速找到有价值的信息,其应用也越来越广泛.用户行为序列个性化推荐,又简称为序列推荐,主要根据用户与物品交互行为对用户特征进行建模,进而使用不同方法捕捉用户的长... 作为缓解信息过载的一种重要方式,推荐系统可以帮助用户从海量信息中快速找到有价值的信息,其应用也越来越广泛.用户行为序列个性化推荐,又简称为序列推荐,主要根据用户与物品交互行为对用户特征进行建模,进而使用不同方法捕捉用户的长期偏好和短期偏好,向用户推荐其可能感兴趣的物品.本文从用户偏好会随时间变化的视角出发,分为用户长期偏好、短期偏好和长短期偏好3个方面,重点探讨了现有用户行为序列个性化推荐研究取得的主要进展;分析了当前用户行为序列个性化推荐研究中存在的冷启动、数据稀疏和噪声干扰等主要问题,并进一步展望了该领域未来主要研究方向. 展开更多
关键词 用户行为序列 序列推荐 长期偏好 短期偏好
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融合类别与评分的茶产品协同过滤推荐研究 被引量:1
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作者 吴国栋 李景霞 +1 位作者 涂立静 宋福根 《电子商务评论》 2016年第4期61-67,共7页
个性化推荐作为当前电子商务领域研究的热点之一,也是未来茶产品电子商务发展的必然趋势。论文针对现有个性化推荐中将茶叶作为普通商品推荐,没有考虑其自身农产品特性,同时对传统协同过滤推荐技术仅考虑消费者评分导致的推荐精度不高... 个性化推荐作为当前电子商务领域研究的热点之一,也是未来茶产品电子商务发展的必然趋势。论文针对现有个性化推荐中将茶叶作为普通商品推荐,没有考虑其自身农产品特性,同时对传统协同过滤推荐技术仅考虑消费者评分导致的推荐精度不高等问题,提出将评分与商品类别相融合的方式实现对茶叶的协同过滤推荐。通过真实数据集上的实验表明,新的推荐方法提高了茶产品个性化推荐的准确度,对实现茶叶电子商务的个性化营销具有一定的意义。 展开更多
关键词 茶叶 类别 评分 协同过滤 推荐
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Hollow and filled fiber bragg gratings in nano-bore optical fibers
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作者 张永欣 梁生 +9 位作者 余倩卿 廉正刚 董梓年 王旋 林裕勤 邹郁祁 邢坤 梁柳雁 赵小艇 涂立静 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第7期279-285,共7页
To combine the technical functions and advantages of solid-core fiber Bragg gratings(FBGs) and hollow-core optical fibers(HCFs), the hollow and filled FBGs in nano-bore optical fibers(NBFs) with nano-bore in the GeO2-... To combine the technical functions and advantages of solid-core fiber Bragg gratings(FBGs) and hollow-core optical fibers(HCFs), the hollow and filled FBGs in nano-bore optical fibers(NBFs) with nano-bore in the GeO2-doped core are proposed.The fundamental mode field, effective mode index, and confinement loss of NBF with 50 nm–7 μm-diameter hollow and filled nano-bore are numerically investigated by the finite element method.The reflected spectra of FBGs in NBFs are obtained by the transmission matrix method.The hollow FBGs in NBFs can be acheived with ~5% power fraction in the bore and the ~0.9 reflectivity when bore diameter is less than 3 μm.The filled FBGs can be realized with^1% power fraction and 0.98 reflectivity with different fillings including o-xylene, trichloroethylene, and chloroform for 800-nm bore diameter.The feasibility of the index sensing by our proposed NBF FBG is also analyzed and discussed.The experimental fabrication of hollow and filled FBGs are discussed and can be achieved by current techniques.The aim of this work is to establish a principle prototype for investigating the HCFs and solid-core FBGs-based fiber-optic platforms,which are useful for applications such as the simultaneous chemical and physical sensing at the same position. 展开更多
关键词 nano-bore OPTICAL FIBER FIBER Bragg grating(FBG) hollow-core OPTICAL fiber(HCF) FIBER optics
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