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基于PU-Learning和TextCNN的文献推荐方法研究
1
作者
刁羽
薛红
《新世纪图书馆》
2024年第2期66-73,共8页
论文旨在将现有的机器学习研究成果运用到图书馆文献推荐的实际工作中,以充分发挥电子资源的作用。鉴于难以获得用户对文献资源的显式评价,因此将用户浏览、下载的文献视为正类文献,将用户未交互的文献视为未标记文献,通过卷积网络文本...
论文旨在将现有的机器学习研究成果运用到图书馆文献推荐的实际工作中,以充分发挥电子资源的作用。鉴于难以获得用户对文献资源的显式评价,因此将用户浏览、下载的文献视为正类文献,将用户未交互的文献视为未标记文献,通过卷积网络文本分类模型并结合PU-Learning算法对待推荐文献的推荐概率进行预测。实践证明该方法具有较高的精准性,能够在图书馆文献推荐实际应用中发挥作用。
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关键词
卷积神网络
电子文献推荐
pu-learning
文本分类
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职称材料
基于pu-learning的同行评议文本情感分析
被引量:
2
2
作者
林原
王凯巧
+3 位作者
杨亮
林鸿飞
任璐
丁堃
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第3期143-149,共7页
最近几年逐渐出现了对同行评议文本情感分析的研究,包括通过同行评议文本预测审稿人的推荐状态的任务。现有模型融入了论文本身或摘要信息,采用神经网络学习论文或摘要的高层表示,结合同行评议文本预测审稿人的推荐状态,这使得模型变得...
最近几年逐渐出现了对同行评议文本情感分析的研究,包括通过同行评议文本预测审稿人的推荐状态的任务。现有模型融入了论文本身或摘要信息,采用神经网络学习论文或摘要的高层表示,结合同行评议文本预测审稿人的推荐状态,这使得模型变得非常复杂的同时结果却没有实质性的提高。为此,提出了OSA机制来提高情感分析模型中对观点句的关注度。具体来说,采用pu-learning从同行评议文本的前N个句子中学习观点句的特征,使每一个句子都得到一个观点句权重,将其应用于情感分析模型的倒数第二层,由此得到最终的预测结果。在ICLR2017—2018数据集上使用不同的情感分析模型对OSA进行了评估,实验结果验证了OSA的高效性,并在两个数据集上取得了优异的性能。
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关键词
同行评议
情感分析
pu-learning
数据挖掘
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职称材料
基于PU-learning的磷酸激酶预测算法
3
作者
王艺琪
王明举
+3 位作者
张进
彭智才
魏森
谢多双
《北京生物医学工程》
2019年第4期360-368,共9页
目的蛋白质磷酸化是通过激酶催化特定位点把磷酸基转移到底物蛋白质氨基酸残基的过程,是研究蛋白质活力及功能的重要机制。目前已鉴定的数千个磷酸化位点大多缺失激酶信息,为此本研究提出基于PU-learning的磷酸激酶预测算法,通过迭代标...
目的蛋白质磷酸化是通过激酶催化特定位点把磷酸基转移到底物蛋白质氨基酸残基的过程,是研究蛋白质活力及功能的重要机制。目前已鉴定的数千个磷酸化位点大多缺失激酶信息,为此本研究提出基于PU-learning的磷酸激酶预测算法,通过迭代标记磷酸位点,可以准确预测催化磷酸肽的磷酸激酶。方法首先该算法以PU-learning为框架,利用最大熵方差对不同种类的磷酸激酶自动筛选最佳阈值,从而提取每条磷酸肽上潜在的磷酸化位点,然后根据统计分析确定磷酸化位点对应的激酶,最后通过五折交叉验证该算法在Phospho.ELM数据库上的预测性能,并与现有算法对比。结果该算法的交叉验证特异性和灵敏度比现有最好算法在单个数据集上最高提高4%及10%,其预测Phospho.ELM中数据准确度达到79.52%。结论基于PU-learning的磷酸激酶预测算法显著优于现有算法,且可以准确预测Phospho.ELM数据库中未知激酶信息的磷酸肽,在磷酸化实验中具有较强的指导意义。
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关键词
蛋白质磷酸化
生物信息
半监督学习
pu-learning
磷酸激酶预测
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职称材料
基于融合特征的虚假评论检测方法
被引量:
3
4
作者
张考
于洪涛
崔瑞飞
《信息工程大学学报》
2016年第4期504-508,512,共6页
针对现有虚假评论检测方法未充分利用用户历史行为中蕴含的动态信息,首先利用时序分析模型从这些动态信息中挖掘能够刻画用户行为的动态特征;其次,融合这些动态特征与用户层面静态特征发现可疑用户,并将用户可疑概率传播至用户所发表评...
针对现有虚假评论检测方法未充分利用用户历史行为中蕴含的动态信息,首先利用时序分析模型从这些动态信息中挖掘能够刻画用户行为的动态特征;其次,融合这些动态特征与用户层面静态特征发现可疑用户,并将用户可疑概率传播至用户所发表评论得到评论可疑概率;最后,融合评论可疑概率与评论层面静态特征形成融合特征,使用PU-Learning分类策略实现虚假评论的检测。真实数据集上的实验表明,本文方法的性能优于现有方法。
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关键词
时序分析
动态特征
融合特征
虚假评论
pu-learning
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职称材料
题名
基于PU-Learning和TextCNN的文献推荐方法研究
1
作者
刁羽
薛红
机构
四川轻化工大学图书馆
出处
《新世纪图书馆》
2024年第2期66-73,共8页
基金
四川省高等学校人文社会科学重点研究基地——新建院校改革与发展研究中心项目“新建本科院校重点学科教学参考资源数据库构建——基于RISS2资源建设与服务平台”(项目编号:XJYX2019B05)研究成果之一。
文摘
论文旨在将现有的机器学习研究成果运用到图书馆文献推荐的实际工作中,以充分发挥电子资源的作用。鉴于难以获得用户对文献资源的显式评价,因此将用户浏览、下载的文献视为正类文献,将用户未交互的文献视为未标记文献,通过卷积网络文本分类模型并结合PU-Learning算法对待推荐文献的推荐概率进行预测。实践证明该方法具有较高的精准性,能够在图书馆文献推荐实际应用中发挥作用。
关键词
卷积神网络
电子文献推荐
pu-learning
文本分类
Keywords
Convolutional neural network
Electronic literature recommendation
pu-learning
Text classification
分类号
G252.62 [文化科学—图书馆学]
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职称材料
题名
基于pu-learning的同行评议文本情感分析
被引量:
2
2
作者
林原
王凯巧
杨亮
林鸿飞
任璐
丁堃
机构
大连理工大学科学学与科技管理研究所
中国科学院声学研究所南海研究站
大连理工大学信息检索实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第3期143-149,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(61976036,61772103)
大连理工大学研究生教改基金(JG_2021040)。
文摘
最近几年逐渐出现了对同行评议文本情感分析的研究,包括通过同行评议文本预测审稿人的推荐状态的任务。现有模型融入了论文本身或摘要信息,采用神经网络学习论文或摘要的高层表示,结合同行评议文本预测审稿人的推荐状态,这使得模型变得非常复杂的同时结果却没有实质性的提高。为此,提出了OSA机制来提高情感分析模型中对观点句的关注度。具体来说,采用pu-learning从同行评议文本的前N个句子中学习观点句的特征,使每一个句子都得到一个观点句权重,将其应用于情感分析模型的倒数第二层,由此得到最终的预测结果。在ICLR2017—2018数据集上使用不同的情感分析模型对OSA进行了评估,实验结果验证了OSA的高效性,并在两个数据集上取得了优异的性能。
关键词
同行评议
情感分析
pu-learning
数据挖掘
Keywords
peer review
sentiment analysis
pu-learning
data mining
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于PU-learning的磷酸激酶预测算法
3
作者
王艺琪
王明举
张进
彭智才
魏森
谢多双
机构
太和医院
出处
《北京生物医学工程》
2019年第4期360-368,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金(31501070)
湖北省自然科学基金(2017CFB137)资助
文摘
目的蛋白质磷酸化是通过激酶催化特定位点把磷酸基转移到底物蛋白质氨基酸残基的过程,是研究蛋白质活力及功能的重要机制。目前已鉴定的数千个磷酸化位点大多缺失激酶信息,为此本研究提出基于PU-learning的磷酸激酶预测算法,通过迭代标记磷酸位点,可以准确预测催化磷酸肽的磷酸激酶。方法首先该算法以PU-learning为框架,利用最大熵方差对不同种类的磷酸激酶自动筛选最佳阈值,从而提取每条磷酸肽上潜在的磷酸化位点,然后根据统计分析确定磷酸化位点对应的激酶,最后通过五折交叉验证该算法在Phospho.ELM数据库上的预测性能,并与现有算法对比。结果该算法的交叉验证特异性和灵敏度比现有最好算法在单个数据集上最高提高4%及10%,其预测Phospho.ELM中数据准确度达到79.52%。结论基于PU-learning的磷酸激酶预测算法显著优于现有算法,且可以准确预测Phospho.ELM数据库中未知激酶信息的磷酸肽,在磷酸化实验中具有较强的指导意义。
关键词
蛋白质磷酸化
生物信息
半监督学习
pu-learning
磷酸激酶预测
Keywords
protein phosphorylation
bioinformatics
semi-supervised learning
pu-learning
kinase prediction
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
基于融合特征的虚假评论检测方法
被引量:
3
4
作者
张考
于洪涛
崔瑞飞
机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《信息工程大学学报》
2016年第4期504-508,512,共6页
文摘
针对现有虚假评论检测方法未充分利用用户历史行为中蕴含的动态信息,首先利用时序分析模型从这些动态信息中挖掘能够刻画用户行为的动态特征;其次,融合这些动态特征与用户层面静态特征发现可疑用户,并将用户可疑概率传播至用户所发表评论得到评论可疑概率;最后,融合评论可疑概率与评论层面静态特征形成融合特征,使用PU-Learning分类策略实现虚假评论的检测。真实数据集上的实验表明,本文方法的性能优于现有方法。
关键词
时序分析
动态特征
融合特征
虚假评论
pu-learning
Keywords
timing analysis
dynamic features
fusion features
fake reviews
pu-learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PU-Learning和TextCNN的文献推荐方法研究
刁羽
薛红
《新世纪图书馆》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于pu-learning的同行评议文本情感分析
林原
王凯巧
杨亮
林鸿飞
任璐
丁堃
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
3
基于PU-learning的磷酸激酶预测算法
王艺琪
王明举
张进
彭智才
魏森
谢多双
《北京生物医学工程》
2019
0
下载PDF
职称材料
4
基于融合特征的虚假评论检测方法
张考
于洪涛
崔瑞飞
《信息工程大学学报》
2016
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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