辽宁省教育厅基金资助项目(L2010168)
- 作品数：4 被引量：24H指数：1
- 相关作者：王光邱云飞史庆伟农国武乔晓东更多>>
- 相关机构：辽宁工程技术大学中国科学技术信息研究所更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅基金资助项目国家自然科学基金辽宁省高校创新团队支持计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Kleinberg模型的P2P网络搜索协议
- 2012年
- 针对基于DHT技术的结构化P2P网络存在路由效率低和负载不均衡问题,依据Kleinberg小世界模型设计了一个结构化P2P网络协议.P2P网络由一些相互连接结点类构成,结点类之间存在长程连接和短程连接,具有一定的小世界特征,减少了查询路由步数;通过设置结点类内部结点数量的最大值,可以平衡P2P网络负载;分析了P2P网络搜索开销,基于Kleinberg小世界模型的P2P网络搜索平均传递步数存在一个上界.实验结果表明,随着网络规模的扩大,平均搜索步数呈对数函数增长;长程连接数量增多可以减少平均搜索步数,减少的趋势呈反比函数.
- 史庆伟乔晓东农国武
- 关键词：小世界现象分布式哈希表上界负载平衡
- 一种用于中文主题分类的CSVM算法被引量：1
- 2012年
- 提出一种新的级联支持向量机分类算法CSVM,结合AdaBoost算法框架与支持向量机(SVM)进行多分类处理。针对多分类问题中支持向量机处理样本数量多和计算时间过长的问题,引入最小闭合球算法对原始样本数据进行提取,以缩短SVM的训练时间。实验结果表明,CSVM算法具有与AdaBoost-SVM算法相似的精确度,而计算时间仅为AdaBoost-SVM算法的35%。
- 王光邱云飞史庆伟
- 关键词：支持向量机ADABOOST算法超平面
- 集合CHI与IG的特征选择方法被引量：22
- 2012年
- 通过分析特征词与类别间的相关性,在原有卡方特征选择和信息增益特征选择的基础上提出了两个参数,使得选出的特征词集中分布在某一特定类,并且使特征词在这一类中出现的次数尽可能地多;最后集合CHI与IG两种算法得到一种集合特征选择方法(CCIF)。通过实验对比传统的卡方特征选择、信息增益和CCIF方法,CCIF方法使得算法的微平均查准率得到了明显的提高。
- 王光邱云飞史庆伟
- 关键词：文本分类信息增益
- 基于评分可信度的协同过滤融合方法被引量：1
- 2014年
- 为了解决基于项目和基于用户的推荐结果的融合问题,提出了基于评分可信度的协同过滤融合方法。该方法在推荐对象集合中计算评分数大于平均评分数的对象作为信任子群,在信任子群上计算能够使推荐的平均绝对误差最小的融合参数λ。由计算得到的最优融合参数λ对基于项目和基于用户的推荐结果进行融合,作出推荐。实验结果表明,该算法有效提高了过滤推荐的精准度和可靠性,具有良好的推荐效果。
- 王光邱云飞
- 关键词：协同过滤推荐系统平均绝对误差
