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谢瑾奎: 作品数：19 被引量：82H指数：3; 供职机构：华东师范大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

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基于抽象状态机的计算模型及应用研究: 抽象状态机(Abstract State Machines,ASM)的基本思想可以追溯到上个世纪80年代.ASM的发明者Yuri Gurevich从数学领域转到计算机领域发现这样的现象:一个程序语言在不同的编译器下有着不...; 谢瑾奎; 关键词：抽象状态机电子商务; 文献传递

社交网络中基于信任的推荐算法被引量：11: 2015年; 推荐系统作为解决信息过载问题的关键技术,已经引起了国内外研究学者的广泛关注.迄今为止,业界最广受好评的是协同过滤推荐技术.但由于其本身存在着数据稀疏、冷启动等固有问题,而难以应对膨胀的社会网络这一应用场景.本文针对推荐系统所面临的挑战,构建合适的动态信任传递模型,所设计的基于信任的推荐算法是对稀疏性、冷启动等问题的有效解决方案,且对恶意攻击具备一定的抵抗能力.最后在真实社交网络数据中对所设计的算法进行实现,并与传统推荐算法做实验对比,实验结果表明算法相比协同过滤算法在准确性和覆盖率上表现更好,且算法具备的分布式特性在复杂社会网络与大数据环境下实现了推荐实时性的要求.; 刘英南谢瑾奎张家利杨宗源; 关键词：社交网络信任抗攻击性

基于部分计值的信息个人化智能Agent系统被引量：2: 2003年; 提出了一个基于部分计值技术的信息个人化系统PIPEAgent。部分计值理论源于程序转换中如何在给定部分输入的情况下，对程序完成尽可能多的运算从而对程序进行优化这一问题的探讨，PIPEAgent将部分计值理论与信息个人化相结合，以PIPE(Personalization is Partial Evaluation)理论为基础，结合机器学习技术并采用智能人机交互的Agent构架。该系统已应用于Web信息检索、电子商务应用。; 谢瑾奎黄林鹏; 关键词：部分计值智能AGENT 信息检索

基于DQN的动态深度多分支搜索自动配载算法: 2020年; 自动配载是自动化码头运营的重要环节之一,往往需要考虑多种因素,限制条件复杂,是一个NP完全性问题。传统的配载算法更关注配载结果而忽视箱区调度对作业效率的影响,为提高堆场设备的利用率和配载结果的合理性,根据桥机计划安排的配载任务,提出一种深度优先且动态深度多分支搜索的配载算法。在线下学习阶段中通过历史数据学习得到箱区状态值函数,线上配载选箱时综合值函数与各项约束条件通过动态深度分支搜索的方式得到最佳决策。在上海洋山港四期自动化集装箱码头进行真实船舶数据仿真测试,结果表明,与传统的贪心策略相比,该算法可使翻箱率和双小车拼车率均降低2%~5%,堆场设备利用率稳定在90%~96%。; 杨奔王炜晔赵婉婷谢瑾奎; 关键词：自动化码头自动配载贪心算法

社交网络中基于信息词频和节点相似度的影响最大化算法: 2017年; 深入挖掘社交网络中传播力较强的个体,并利用其进行产品营销往往会达到事半功倍的效果,影响最大化问题就是在特定社交网络中寻找影响力较大的个体.为了更加准确的评估影响力,本文不仅从节点相似度方面进行改进,而且从信息内容本身出发,基于信息在社交网络中的传播,结合信息词频等信息自身特点来刻画节点的影响力,提出了基于信息词频和节点相似度的影响最大化算法(IMFS,Influence Maximization algorithm based on term Frequency and node Similarity).随后,在真实的社交网络中对该算法进行了实验,并与传统的影响最大化算法对比,实验结果表明由IMFS得到的集合的影响范围大于其他启发式算法的结果,同时算法的运行速度也有相应的提高,说明了本文提出的算法是解决影响最大化问题的有效算法.; 胡启志颜娜谢瑾奎; 关键词：节点相似度 EM算法

社会网络下的基于主题概率的影响从众性模型和分析被引量：1: 2017年; 在社会网络中,量化分析用户影响力及用户之间的影响关系已经变得越来越有必要,对精度的要求也越来越高.网络模型构建的好坏,模型预测用户行为的好坏对商业营销、社会影响最大化等应用都有着至关重要的意义.如何从不同方面量化社会影响力?如何量化不同方面下的用户之间的影响力强弱?如何在社会网络中构造这样一个模型?为了解决这些问题,提出一个基于主题概率的从众性模型(Topical Conformity Model,简称TCM),模型从主题层对社会网络进行建模,考虑不同主题概率下的用户影响力以及用户之间的影响关系.将该模型应用在学术网络中的用户关键词预测上,并与前人的方法进行实验对比,各项预测指标都有一定的提升,其中AUC值提高了4.3%,验证了本文提出的模型对于用户行为预测的有效性.此外,本文的工作还解决了如下两个问题:1、寻找某个主题下最可能选择某行为的用户;2、寻找某个用户选择某个行为受影响最大的主题.; 万路康章倩雯谢瑾奎; 关键词：社会网络

基于部分计值的信息个人化: 该文叙述的工作如下.首先介绍部分计值的思想和技术,并阐明部分计值和基于解释的泛化之间的关系,用逻辑演绎的方式表明它们的算法在本质上是一样的.接着通过具体示例详细说明在信息个人化中如何引入部分计值和基于解释的泛化,以及得到...; 谢瑾奎; 关键词：部分计值递归函数; 文献传递

一种获得社交网络中影响力最大的前k个节点的方法: 本发明公开了一种获得社交网络中影响力最大的前k个节点的方法，该方法包括的步骤：设置类别用于分类信息；将所获得的信息分类到设置的类别中；在每一种分类下计算图的邻接矩阵和邻接表；使用最大流算法计算在相应类别下每条边的最大流量...; 胡启志谢瑾奎; 文献传递

Ajax技术的数据响应优化被引量：49: 2010年; 对Ajax工作原理和数据传输性能进行分析,从响应数据的返回格式角度入手,通过实验,对比2种数据格式XML和JSON的差异与优劣,基于实际应用场景,给出权衡取舍的建议,总结出效率和安全性更高的Ajax模型,改善了目前Ajax带来的数据响应冗余的缺陷。; 谭力杨宗源谢瑾奎; 关键词：AJAX技术

基于邻域交互和图神经网络的推荐模型: 2023年; 异质图中包含丰富的关系,图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)能够自然地整合节点关系,因此图神经网络在推荐领域显示出巨大的潜力.然而,现有基于图神经网络的推荐大多聚焦于学习用户和项目的表示,忽略了用户和项目间的交互信息.其次,这些模型很少学习元路径的明确表示.为了解决上述问题,本文提出一种基于邻域交互和图神经网络的推荐模型NGRec.该模型学习用户和项目的表示,并通过元路径引导的邻域来获取用户和项目间的交互,最后将节点表示和交互信息进行融合用于推荐.该模型在得到节点有效表示的基础上,融合节点间的交互,增强了推荐效果.在3种不同类型的异质图上进行大量的实验,证明了所提模型在性能上的提升.; 颜祯谢瑾奎曹磊亮; 关键词：推荐系统