曹苏燕
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
- 供职机构：南京邮电大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划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电子电信更多>>
- 基于领域本体的语义合成研究
- 2013年
- 为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义。文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成。文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度。
- 林培金曹苏燕应捷
- 关键词：领域本体语义相似度概念映射
- 基于遗传算法的综合答案抽取及评价方法
- 2013年
- 在答案抽取过程中,需要对答案候选集按句子的相似度进行排序,抽取出相似度大于阈值的答案,为了提高答案抽取的各项指标并使之更均衡,提出了一种综合答案抽取和评价的方法。通过对句子的多个特征进行分析,在综合这些答案抽取算法的基础上,对答案的准确率和召回率的评价指标综合考量。实践证明遗传算法是一种简单有效的优化算法,应用遗传算法对句子相似度特征权重做优化,使权重的分配更加合理,从而计算结果达到最优。
- 陈琛曹苏燕应捷
- 关键词：答案抽取问答系统句子相似度遗传算法
- 基于项目近邻的约束概率矩阵分解算法
- 2016年
- 在个性化推荐领域,协同过滤是目前最为成功应用最为广泛的推荐技术之一。约束概率矩阵分解算法便是一种基于模型的协同过滤算法,它能有效地面对推荐系统中遇到的海量数据问题,保证推荐的实时性。然而,传统的约束概率矩阵分解算法并没有考虑用户或者项目之间的关系,使得算法的推荐质量受到影响。为进一步提高算法推荐的质量,文中在约束概率矩阵分解算法模型的基础上引入项目近邻关系,通过结合从项目简介中提取的固有特征和用户评定的标签特征两方面信息来确定项目的最近邻居集合,并将该邻居集合融合到基于约束的概率矩阵分解模型中产生推荐。通过在真实的数据集上的验证结果表明,该算法能够更有效地预测用户对项目的评分,提高算法的推荐精度。
- 张天杰曹苏燕闫世洋
- 关键词：推荐系统协同过滤
