国家自然科学基金(61379158)
- 作品数：9 被引量：66H指数：4
- 相关作者：文俊浩王喜宾王成良余中心肖兵更多>>
- 相关机构：重庆大学重庆市卫生信息中心四川航天职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市科技计划项目重庆市科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生经济管理更多>>
- 居民电子健康档案应用符合性测评及其问题分析被引量：7
- 2014年
- 介绍我国卫生信息标准符合性测评现状,阐述重庆市健康档案应用符合性测评的背景、依据、模型、原则、流程及符合度计算方式,从实际应用的角度出发对电子健康档案建设中数据标准符合性方面存在的问题进行分析,结合重庆本地情况提出标准化建设对策与建议。
- 蹇奕苹李朋余中心肖兵吴开贵
- 关键词：电子健康档案
- 基于异构网络分析的智能医疗推荐系统研究被引量：1
- 2013年
- 随着医疗卫生信息化的发展,电子病历与健康档案积累的海量数据使得基于大数据挖掘与分析的智能医疗推荐成为可能。在本文研究中,为实现大数据量复杂情况下的医疗推荐,提出异构医疗信息网络描述模型,挖掘医疗过程上下文环境中各参与方异构对象(患者、医师、疾病、治疗手段等)之间的关系;在异构医疗信息网络模型基础上构造各参与方对象排序模型;考虑排序和聚类的过程,构造新型智能医疗推荐系统。
- 李朋余中心李宁肖兵赵耀文俊浩
- 关键词：聚类分析
- 中国股市时变贝塔实证研究被引量：2
- 2016年
- 适应性市场假说认为金融资产的系统风险是随市场环境变化的,风险与收益之间的关系并非线性,投资者会根据不同的市场环境采取适应性策略。文章采用Kalman滤波及平滑模型,实证研究了我国股市五个风格指数的贝塔变化,并采用事件研究的方法分析了贝塔变化的原因,以检验适应性市场假说能否解释我国股市。实证结果显示,风格指数的贝塔是时变的,与某些重大的经济、政治事件有关。经典CAPM模型不能解释这些现象,而适应性市场假说则能很好地解释。
- 宋庆阳周孝华
- 关键词：卡尔曼滤波
- 基于用户评论评分与信任度的协同过滤算法被引量：23
- 2018年
- 针对现有基于评论分析推荐算法中的评论真实度问题和传统协同过滤算法中的数据稀疏问题,通过分析用户评论所包含的主题分布和反馈信息,将改进的用户偏好和信任度引入传统协同过滤算法中,提出了基于用户评论评分与信任度的协同过滤算法。该算法以用户评论为基础,学习物品特征在不同主题上的分布及用户对物品不同特征的偏好程度,生成用户评论主题分布,根据用户评分计算评论差异度来放大主题分布中的突出特征,并利用评论反馈数据生成评论帮助度,进一步矫正用户偏好,以减少虚假评论的影响;引入信任度用于计算更精确的用户相似度,进而对用户进行评分预测和物品推荐。在真实数据集上进行了实验验证,结果表明该算法有效提高了系统的评分预测性能和推荐效果。
- 王余斌王成良文俊浩
- 关键词：协同过滤信任度主题模型用户偏好
- 卫生信息化建设与应用脱离问题分析与对策
- 1.绪论近年来,卫生信息化建设在国家卫计委为首的主管部门领导和大力推动下,在信息化推动医改和信息惠民等政策引导下,在全国范围内得以快速发展。从全国范围看,基层医疗卫生信息系统试点项目、村卫生室信息化建设项目、远程会诊系统...
- 李朋吴开明
- 文献传递
- 基于评论与评分的协同过滤算法被引量：27
- 2017年
- 针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,结合用户评分及用户评论信息的特点,提出了基于评论与评分的user-based协同过滤算法和基于评论与评分的item-based协同过滤算法。该算法利用主题模型产生评论主题分布,利用评分数据生成评论态度影响因子,并通过评论态度影响因子来放大评论主题分布中的突出特征,建立更为准确的用户偏好与物品特征,进而进行评分预测与物品推荐。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上可以获得较好的推荐效果,提高了推荐质量。
- 李伟霖王成良文俊浩
- 关键词：协同过滤数据稀疏性主题模型用户偏好
- 关于股票价格优化预测的建模仿真研究被引量：5
- 2016年
- 股票数据具有非线性和含有大量噪声的特点,传统股票预测模型难以充分识别股票非线性特征以及降低噪声,导致预测精度不高.为了提高预测精度,去除冗余特征并加强特征的区分度,引入流形学习中的线性局部切空间排列算法,提出了一种新的支持向量回归机的股价预测优化模型.首先利用线性局部切空间排列算法对股票原始数据进行特征提取,然后采用支持向量回归机对提取到的特征和股票价格之间的非线性关系建模,并利用遗传算法优化支持向量回归机的参数,最终提高股票价格的预测精度.为证明模型的有效性,采用标准普尔500指数在2012—2013年、2014—2015年2个时间段内的股票数据进行检验.实验证明,提出的模型相较其他对比模型具有更高的预测精度,更强的泛化能力.
- 陈远罗必辉蒋维琛孙宏伟
- 关键词：股票预测遗传算法优化支持向量回归机
- 基于位置聚类和张量分解的Web服务推荐算法被引量：3
- 2016年
- 基于服务质量(Qo S)的Web服务推荐能在众多功能相似的Web服务中发现最能满足用户非功能需求的Web服务,但Qo S属性值预测算法仍存在预测准确度不高和数据稀疏性的问题。针对以上问题,提出了一种基于位置聚类和分层张量分解的Qo S预测算法Clust TD,该算法基于用户和服务的位置属性将用户和服务聚类成多个局部组,分别对局部组和全局的用户、服务和时间上下文进行张量建模和分解,将局部和全局张量分解的Qo S预测值进行加权组合,同时考虑了局部和全局因素,获得最终Qo S预测值。实验结果表明,该算法具有较高的Qo S预测准确率和Web服务推荐质量,并能在一定程度上解决数据稀疏性问题。
- 唐妮熊庆宇王喜宾高旻文俊浩曾骏
- 关键词：WEB聚类张量分解
- 一种面向QoS的Web服务动态评估模型被引量：1
- 2016年
- 为了降低Web服务评价指标数据中人为主观因素的不确定性?服务提供商服务质量(QoS)的不确定性和确保指标项权重准确性,提出一种Web服务动态评估模型,运用灰色系统理论(GST)中的灰色处理方法对人为主观评分数据进行模糊化处理.同时,Web服务的主客观因子权重分别采用层次分析法(AHP)和改进的熵值赋权法计算,将主客观的权重进行组合计算综合权重,该模型具有反馈机制,通过QoS监测中心修正服务提供商提供的QoS值,能够自适应服务的动态变化.最后,仿真实验验证了本文所提出的评估模型不仅能适应动态变化的环境,而且能够保证用户选择服务的实际质量,克服了评价中出现的个体差异、恶意评价,实验结果表明,所提出的服务评估模型与选择策略具有可行性和实用性.
- 王玉标文俊浩周魏王喜宾
- 关键词：层次分析法
- 基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法被引量：1
- 2017年
- 社会化推荐在一定程度上缓解了推荐中的数据稀疏性问题,但是通常仅考虑了社交网络中用户间的局部影响关系。综合考虑用户的局部影响力和全局影响力,提出了基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法,该算法根据用户信任关系和历史行为分析用户的局部影响力,通过评估用户的评分质量研究用户的全局影响力,然后将二者有机结合计算随机游走模型中各节点之间的转移概率。通过与以往的算法在均方根误差、覆盖率和F-Measure等指标的实验结果表明,提出的算法在一定程度上提高了推荐的性能。
- 柳玲马艺文俊浩王喜宾
- 关键词：随机游走模型社会化推荐协同过滤
