段刚龙
- 作品数：31 被引量：218H指数：7
- 供职机构：西安理工大学更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅自然科学基金陕西省科技攻关计划陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学轻工技术与工程更多>>
- 面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究被引量：4
- 2022年
- [目的/意义]随着电商平台商家入驻要求降低以及商品上线审核流程简化,内容安全风险问题成为协同过滤推荐算法伦理审查的核心问题之一。[方法/过程]文章将内容安全风险问题纳入用户协同过滤推荐算法的优化过程,提出一种改进的推荐算法。首先,采用混合研究方法对内容安全风险商品的定义、外在表现形式、特点、分类和风险程度进行了界定;其次,利用图像增强和关键词提取技术构建识别内容安全风险商品的多模态特征库,用于训练不同模态深度学习识别模型;再次,利用深度学习、多模态融合和均值聚类等技术对经典CFR算法进行改进,提出面向电商内容安全风险管控的CSCFR算法;最后,基于3个新数据集设计并实施对照实验,证明该算法在内容安全风险、精度、召回率和稳定性上的优越性。[结果/结论]与最新推荐算法相比,所提算法不仅显著提升了内容安全性,而且在精度等性能指标上也略有提升。
- 马鑫王芳段刚龙
- 关键词：伦理审查协同过滤特征库
- 小米智能手机定价现状及问题分析——基于随机森林模型
- 2019年
- 小米始终坚持做"感动人心,价格厚道"的好产品,让全球每个人都能享受到科技带来的美好生活。然而,性价比承诺却成为小米发展过程中的一把双刃剑。本文收集小米商城智能手机模块相关数据,首先对数据进行预处理,其次以预处理后数据为基础构建随机森林模型,最后分析定价现状及引发现状的一系列问题。实验结果表明,随机森林模型准确率高达87.1%,对小米智能手机定价现状及问题分析符合小米公司经营现状,具备参考价值。
- 段刚龙张兴冉马鑫王建仁
- 关键词：小米双刃剑
- 外部环境因素对企业信息化建设的影响研究被引量：4
- 2006年
- 通过对15家实行信息化的企业进行实际调研,利用主成分分析法筛选出对企业信息化建设有重要影响的关键外部因素,对其分析后提出了处理的建议和对策。
- 段刚龙王建仁张小建
- 关键词：企业信息化信息化差距
- 一种F-scores和SVM结合的客户分类方法
- 2011年
- 为了克服现有客户分类方法在假设前提、准确度、泛化能力等方面的不足,提出了一种F-scores和SVM算法相结合的客户分类方法,并把该方法应用到银行信用卡客户分类问题中予以验证。实证分析表明:该方法最终的模型验证准确率可达95%以上,学习和分类能力良好。
- 段刚龙黄志文王建仁
- 关键词：SVM客户分类
- 基于图像处理的印品质量在线检测被引量：12
- 2005年
- 鲁继文张二虎段刚龙
- 关键词：印刷品印品质量印刷过程印刷生产印刷速度印刷材料
- 基于XML的电子病历集成方法研究被引量：15
- 2005年
- 电子病历的集成对提高医疗工作效率、改进医院管理、实现病人信息的异地共享具有特别重要的意义,分析了电子病历数据来源,针对数据来源的多样性,设计了两种基于XML的电子病历集成的方法,分别对基于数据的集中式和分散式的集成策略和实现方法进行了研究,并进一步讨论了两种方法的优缺点。使用这两种方法,可以有效地解决电子病历的存储、传递、表现和加工利用等方面的问题。
- 王建仁段刚龙
- 关键词：XML电子病历数据集成
- 银行客户分类的数据特征选择方法与实证研究被引量：2
- 2022年
- 针对银行客户数据维度高、量级大和冗余特征多等问题,提出了一种借鉴多模态融合思想的综合特征筛选方法,通过计算并比较数据集中各特征的综合贡献度来对冗余特征进行筛选。基于真实银行客户数据特点,给出了一种包括类型转换及离散化、缺失值填充和标准化三部分的数据预处理方案,并对真实银行客户数据进行预处理;利用Pearson相关系数、随机森林、量化先验认知以及提出的多模态视角下的综合特征筛选方法对预处理后数据集中的冗余特征进行筛选,并分别提取到14个、8个、15个和11个特征;根据实验研究结果,从定性与定量两个层面对四种特征选择方法的特征选择效果进行充分比较。实验结果表明,提出的一种借鉴多模态融合思想的综合特征筛选方法能够有效弥补不同特征选择方法间的缺陷,降低数据维度,进而提升银行客户分类模型性能。
- 段刚龙王妍马鑫杨泽阳
- 关键词：客户细分知识挖掘多模态
- 基于投资者画像的股票个性化推荐模型研究
- 伴随着我国金融市场的迅猛发展,人工智能、机器学习和大数据技术的极大进步,许多金融市场的经营和盈利模式发生了翻天覆地的变化,投资者寻求满足其资产保值增值的理财需求也不断攀升,实现差异化股票投资交易风险和收益偏好的个性化需求...
- 段刚龙
- 关键词：协同过滤投资偏好
- 自适应残差加权的多元素协同表示分类算法被引量：1
- 2014年
- 提出了一种残差加权的多元素协同表示算法.该算法针对SRC的单一鉴别性不足,对样本提出样本与字典的多元素分解并分别进行相应的协同表示,自适应地学习出多元素的残差权重并进行线性加权,从而提高分类的性能.实验表明:自适应残差加权的多元素协同表示分类算法,能够有效提高识别性能.
- 王建仁魏龙段刚龙
- 基于邻域抽样多图神经网络的社会化推荐算法
- 2024年
- 基于图神经网络的社会化推荐算法可以从图网络中获取深层数据信息,提升推荐性能。但随着图网络复杂度提升,特别是对于多图神经网络,节点特征获取质量直接影响最终的推荐质量。为了提升多图网络中的节点特征获取质量,结合邻域抽样思想,提出一种邻域抽样多图神经网络社会化推荐模型MGNN-NS。基于用户-项目评分图和用户社交关系图,从用户和商品项目角度对图中节点的邻域节点进行抽样,并应用多头注意力机制对抽样节点进行信息聚合,获取用户和商品项目特征,计算预测评分,得到推荐结果。在真实数据集Epinions和Ciao上进行实验,结果表明MGNN-NS模型相较于基准算法有更好的推荐效果。
- 王若辰原欣伟段刚龙李建勋
- 关键词：社会化推荐
