关菁华
- 作品数：23 被引量：53H指数：5
- 供职机构：大连外国语大学更多>>
- 发文基金：辽宁省社会科学规划基金国家社会科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程自然科学总论更多>>
- 基于词嵌入的微博谣言主题分类研究被引量：1
- 2019年
- 近年来,随着智能移动设备的普及,人们可以随时随地通过网络社交媒体获取与分享信息。然而,便捷的上网方式以及自由的网络空间,也为网络谣言的产生与传播提供了条件,广泛传播的谣言可能具有极大的破坏性。因此,及时识别谣言对于保障社会稳定具有重要意义。使用词嵌入对微博短文本进行向量化处理,然后使用朴素贝叶斯、K最近邻和支持向量机对文本向量进行主题分类,以期及时发现具有周期性出现特点的谣言。将该模型在中文谣言真实数据集上进行有效性验证,使用5 487条数据作为训练集,2 703条数据作为测试集进行分类实验。实验结果表明,K最近邻模型相比于朴素贝叶斯模型及支持向量机模型,在谣言主题分类任务中表现最佳,其F1值和分类准确率都达到0.93,表明基于词嵌入的谣言主题分类方法可及时发现周期性谣言。
- 关菁华刘鑫刁建华
- 关键词：主题分类文本向量
- 中国古建筑的L系统建模新方法被引量：6
- 2012年
- 中国古建筑的数字化保护问题日益成为计算机和建筑学科的研究重点,但其结构巧妙、类型丰富,且建模工程耗时等,给研究工作带来很多挑战。针对上述问题,提出了一种快速的数字建模方法,通过深入分析并抽取建筑特征,建立了古建筑L系统构件模型库及构件特征库,利用虚拟装配过程控制创建真实、精确的虚拟古建筑3D模型。结果表明,这种方法具有建模精确、生成快速等优点,可对中国古代建筑遗产进行有效的数字保护。
- 郭武关菁华
- 关键词：建筑L系统
- 自适应多分类器集成学习算法
- 数据的概念漂移特性是广泛存在的.提出一种挖掘概念漂移数据的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifiers ensemble,AMCE).该算法通过给每个分类器分配独立的权重调整参数,增强自...
- 关菁华刘大有贾海洋
- 关键词：概念漂移KL距离朴素贝叶斯分类器数据挖掘
- 文献传递
- 基于部首和音位的情感词汇表示模型被引量：2
- 2018年
- 文本情感分析是自然语言处理的热点问题之一,而词汇是情感分析的基础。汉字通过声音和形状表达意义,该文综合考虑词汇中每个字的部首和音位等信息,构建了一个情感词汇分类模型。在模型中,将词汇的字、部首和音位三种信息向量化,与原始词汇向量融合,生成新的情感词汇表示,最后采用前馈神经网络和卷积神经网络对情感词汇的极性进行分类。实验结果表明,三种细粒度特征都能有效地提高情感词汇的分类效果,并且该文在COAE评测的语料上验证了模型的有效性。
- 徐琳宏林鸿飞祁瑞华关菁华
- 关键词：部首音位神经网络
- 基于描述逻辑规则的语义Web服务组合被引量：11
- 2011年
- 针对OWL-S语义Web服务自动组合问题,提出了一种基于描述逻辑(DL)规则的建模和组合方法.将ServiceProfile中的原子服务及其输入、输出参数分别建模DL中角色和概念,将概念间上下位关系和ProcessProfile中组合流程模型建模为DL规则,以一种统一的方式刻画语义Web服务的静态功能语义和动态交互特征;提出了刻画顺序服务组合的DL规则链和描述Split+Join结构的服务组(WSC)模型,将并发服务组合转为基于WSC的顺序组合,将语义Web服务组合归结为WSC和DL规则链发现过程.与已有的方法相比,该方法将语义Web服务组合问题统一在DL规则的框架下,弥补了基于DL无法描述Web服务动态特征的缺陷,避免了Petri网推理和谓词演算等进行Web服务组合时限于命题逻辑层面无法充分利用语义信息的问题,也克服了基于智能规划的组合方法限于顺序组合的问题.
- 刘思培刘大有齐红关菁华
- 关键词：语义WEB服务服务本体
- 基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习和分类器的研究与实现
- 在不确定性条件下,贝叶斯网络是一种强大的知识表示和推理工具,它提供了一种自然的表示因果信息的方法,用来发现数据间的潜在关系。 本文（1）探讨了贝叶斯网络结构学习中的一些基本问题。并探讨了一种基于信息论的...
- 关菁华
- 关键词：贝叶斯网络结构学习互信息分类器
- 文献传递
- 基于贝叶斯网数据挖掘若干问题研究
- 贝叶斯网以其丰富的概率表达能力、灵活的推理能力、综合先验知识的特性及其坚实的理论基础引起科研与应用人员的广泛关注,涌现出大量的基于贝叶斯网模型的数据挖掘方法。 本文以基于贝叶斯网的数据挖掘方法中存在的若干研究问题为背景,...
- 关菁华
- 关键词：贝叶斯网聚类概念漂移粒子群算法遗传算法
- 文献传递
- 基于微博的高校舆情监测平台设计被引量：2
- 2018年
- 随着新社交媒体的快速发展,高校学生和教师越来越多人借助微博针对其关心的校园管理及生活问题发表意见和评论,学校管理部门有效获取高校舆情信息已经成为研究的热点问题。在国内外已有相关平台的基础上,从分析微博数据特点入手,使用可视化建模语言UML对基于微博的高校舆情监测平台进行设计。
- 关菁华李绍华李敏
- 关键词：高校突发事件UML语言
- 新社交媒体环境下高校突发事件网络舆情的特点及应对策略被引量：7
- 2019年
- 新社交媒体环境下,高校突发事件越来越容易演变成网络舆情,对师生的影响越来越大。从高校突发事件涉及人员、新社交媒体传播特点、高校学生心理特征和高校应对网络舆情的机制等四个方面简述了目前高校突发事件网络舆情的特点。同时结合国内外学者的研究工作,从加强高校师生心理健康建设,提供法律援助和使用研究生指导委员会的监督作用做到事前预防,事后采用基于大数据的舆情平台的舆情监测功能及时发现舆情,加强舆论引导,为网络舆情管理提供了相应的对策建议。
- 关菁华刁建华李绍华赵静
- 关键词：高校突发事件网络舆情
- 基于增量朴素贝叶斯网多分类器集成方法
- 一种基于增量朴素贝叶斯网多分类器集成方法，包括初始化集成分类器及各主要参数；如果没有新数据，结束；使用当前集成分类器预测新数据项的类别；动态更新所有个体分类器的参数值；更新所有个体分类器的权重；如果当前集成分类器对新数据...
- 刘大有关菁华黄晶齐红
- 文献传递
