广东省自然科学基金(9451009001002777)
- 作品数：9 被引量：20H指数：3
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- 模型驱动环境下模型演化的形式化研究被引量：4
- 2012年
- 在模型驱动开发中,模型演化由一系列复杂的变化活动组成,模型的变化可以分为直接施加在模型元素上的增加、删除、更改等基本演化操作以及这些基本演化操作的组合。基于模型驱动体系结构,给出了模型和模型变化的形式化定义。模型的变化以模型差异来描述,在模型差异的基础上,研究了模型的合并、逆和组合运算。
- 孙为军李师贤严玉清
- 关键词：模型驱动体系结构元模型
- 基于细精度关联规则挖掘的电信客户流失分析被引量：2
- 2015年
- 用决策树等常规关联规则方法分析电信客户流失问题时,存在属性相关性不够精细的问题,即无法剖析属性的内在结构、内涵及隐藏的细粒度的相关规律,同时也无法满足海量电信数据分析的需求。采用细精度关联规则挖掘解决上述问题,从逻辑学角度提出用二进制编码的方法对属性进行分解,用其构造正负训练样本集,然后进行OCAT关联规则挖掘,并加入启发式规则加快收敛速度,以节省时间和内存开销。实验结果表明,基于这种方法产生的关联规则提高了细精度,同时易于实施并行计算和提高效率,能更好地满足当前电信应用需求。
- 梁路王彪王剑辉刘冬宁
- 关键词：电信客户流失关联规则逻辑方法启发式规则
- 多属性模糊度量在可用性评估中的研究被引量：2
- 2010年
- 在分析人机交互产品可用性的问题上,针对可用性评估的多维属性特征,提出了基于度量属性权重的模糊度量算子,并以过程推导和证明的方式给出了对评估实验数据进行分析的定理和公式,最后得到了代表整体满意度的效用值的计算方法.
- 梁路滕少华
- 关键词：人机交互
- 一种缓解分类面交错的样本点扩散方法
- 2017年
- 固定的相似性度量使得学习器无法结合先验信息揭示数据本身固有的统计规律,对于分类面交错严重的数据集,难以取得较好的学习效果。为了缓解分类面交错,提高分类准确度,将边界和样本点扩散结合起来,通过统计样本标签信息和位置信息得到边界点,以边界点为中心选取合适的控制函数对周边样本点进行扩散,使得分类面更加清晰,从而提高分类算法的精度。在多个分类面交错的数据集上,使用不同分类器验证所提方法,结果表明,其准确率有不同程度的提升。与3种经典的有监督度量学习方法进行比较,实验结果表明所提方法适合处理交错程度高的数据集,而且能有效提升SVM的性能。
- 梁路龚奔龙黎剑滕少华
- 关键词：数据预处理
- 电影评分的自编码网络预测研究被引量：4
- 2018年
- 协同过滤中普遍存在评分矩阵的稀疏性问题,其直接影响评分预测的准确度.部分矩阵填充方法需要利用评分以外的文本信息,存在获取困难的问题.针对电影评分数据冗余且分布不平衡的特点,本文采用自编码网络来提取用户评分的隐含特征.所得特征一方面近似表达了评分信息;另一方面有助于将评分预测问题转换为多分类问题,从而得到解决.在此基础上,通过调整输入节点与隐层节点的连接状态,缓解了稀疏性对评分预测的影响.在Movie Lens数据集上的实验结果表明,本方法取得比SVD更低的MAE值,为处理评分冗余且分布不平衡的稀疏矩阵形成支撑.
- 黄幸颖梁路滕少华
- 关键词：协同过滤评分预测
- 面向可用性评估的协同工作系统建模被引量：1
- 2010年
- 在开发以使用为中心的协同工作系统中,越来越要求在早期就能发现并修正可用性方面的缺陷,这就要求评估者对被评估系统的使用上下文有清晰的理解,进而要求在协同工作任务模型上得到充分的支持。然而,现有的界面模型和面向单用户的可用性评测技术却不能有效地覆盖最基础的协作原子行为和团队协作的上下文信息,于是从面向评估的角度提出了一种新的协同工作系统描述模型,在模型上应用快速评估方法中的遍历技术,通过迭代地模拟真实环境中系统的使用状况,可以实现低成本的早期可用性评估。实验表明,该方法较几种传统方法有一定的优势。
- 梁路滕少华孙为军
- 一种非均匀分布数据的非线性标准化方法被引量：5
- 2016年
- 传统的数据标准化处理通常采用的是线性的变换方法,其在处理非均匀分布的数据集时,容易因局部区间内数据点间距过小导致后续的数据挖掘(尤其是基于距离的挖掘)结果不够精确。因此,为非均匀分布数据提出一种基于数据拟合的非线性变换标准化方法,该方法能够在不改变数据整体分布规律的前提下,依据统计找出对应的非线性变换函数,根据函数对各数据点的取值进行非线性放缩,将数据稠密的区间进行扩大的同时将数据稀疏的区间进行压缩,让挖掘的结果更加精确。实验采用BP(Back Propagation)神经网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、最近邻分类(K-Nearest Neighbor,KNN)3种经典分类算法结合不同的数据集进行了挖掘,结果表明,分类的错误率有不同程度的下降,同时F1度量有所提高。
- 梁路黎剑霍颖翔滕少华
- 关键词：数据预处理
- 模型驱动开发中模型演化语法和语义特性研究
- 2012年
- 模型演化由一系列复杂的变化活动组成,要遵循一定的约束以保持模型的某些特性。以一个实例描述模型演化的过程,并以集值映射为基础,定义模型成分与语义域的映射,通过定义模型演化的语义函数,研究模型演化的语法和语义性质,包括特性保持、一致性、等价性和吸收性等。
- 孙为军李师贤严玉清
- 关键词：模型驱动体系结构一致性
- 一种结合OCAT逻辑方法的细粒度的关联规则数据挖掘被引量：2
- 2015年
- 采用传统的关联规则方法对关系型数据集进行数据挖掘时,通常以属性为粒度求解属性之间的相关性,未能直观地剖析属性内部的规律和相关性.以细化分析粒度和提高关联规则的fine精度为目标,通过把属性"打碎",再结合基于逻辑的OCAT方法,提出一套细粒度的关联规则数据挖掘方法,同时由于该方法得到的关联规则表达形式的特殊性,使得其能提高处理大规模数据集的运算效率.最后,以一个气象数据集为实例进行实验,对结果的准确率进行了分析,并将其与传统关联规则进行对比,结果表明该方法能得到细粒度属性的关联规则,能更直观地展示属性内在的相关规律,还便于采用并行计算满足海量数据的效率需求.
- 梁路王彪王剑辉
- 关键词：关联规则
