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Personalized web pages ranking algorithm based on user preferences 被引量:1
1
作者 朱容波 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2008年第3期351-353,共3页
In order to rank searching results according to the user preferences,a new personalized web pages ranking algorithm called PWPR(personalized web page ranking)with the idea of adjusting the ranking scores of web page... In order to rank searching results according to the user preferences,a new personalized web pages ranking algorithm called PWPR(personalized web page ranking)with the idea of adjusting the ranking scores of web pages in accordance with user preferences is proposed.PWPR assigns the initial weights based on user interests and creates the virtual links and hubs according to user interests.By measuring user click streams,PWPR incrementally reflects users’ favors for the personalized ranking.To improve the accuracy of ranking, PWPR also takes collaborative filtering into consideration when the query with similar is submitted by users who have similar user interests. Detailed simulation results and comparison with other algorithms prove that the proposed PWPR can adaptively provide personalized ranking and truly relevant information to user preferences. 展开更多
关键词 web page user preference ranking algorithm PERSONALIZATION
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基于Ranking Loss的多标签分类集成学习算法 被引量:1
2
作者 任志博 王莉莉 +2 位作者 付忠良 张丹普 杨燕霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期40-42,68,共4页
针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,... 针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,并将这些弱分类器集成起来构成强分类器,强分类器的Ranking Loss随着弱分类器个数的增加而逐渐减少,并给出了算法流程。通过理论分析和实验数据对比验证了提出的多标签分类算法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 多标签分类 ADABOOST算法 rankingLoss 分类器组合 集成学习
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一种基于潜变量的Ranking模型构造算法 被引量:1
3
作者 程凡 李龙澍 +1 位作者 仲红 刘政怡 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期739-744,共6页
现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以... 现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以潜变量形式引入算法的框架中,并在此基础上定义了面向NDCG的目标函数。针对该目标函数非凸非平滑,首先使用"凹-凸过程"进行逼近,然后用"近似Bundle法"展开优化计算。基准数据集上的实验结果表明:相比完全依靠训练数据的Ranking算法,本文算法获得的模型更为精确。 展开更多
关键词 ranking算法 潜变量 结构化SVM NDCG 凹-凸过程 近似Bundle法
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基于pairwise的改进ranking算法 被引量:1
4
作者 程凡 仲红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1740-1743,共4页
传统基于pairwise的ranking算法,学习后得到的模型在用NDCG这样的ranking标准评价时效果并不好,对此提出了一种新型ranking算法。该算法也是使用样本对作为训练数据,但定义了一个面向NDCG评估标准的目标函数。针对此目标函数非平滑、难... 传统基于pairwise的ranking算法,学习后得到的模型在用NDCG这样的ranking标准评价时效果并不好,对此提出了一种新型ranking算法。该算法也是使用样本对作为训练数据,但定义了一个面向NDCG评估标准的目标函数。针对此目标函数非平滑、难以直接优化的特点,提出使用割平面算法进行学习,不仅解决了上述问题,而且使算法迭代的次数不再依赖于训练样本对数。最后基于基准数据集的实验证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 ranking算法 pairwise方法 支持向量机 NDCG 割平面算法
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New rank learning algorithm
5
作者 刘华富 潘怡 王仲 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2007年第3期447-450,共4页
To overcome the limitation that complex data types with noun attributes cannot be processed by rank learning algorithms, a new rank learning algorithm is designed. In the learning algorithm based on the decision tree,... To overcome the limitation that complex data types with noun attributes cannot be processed by rank learning algorithms, a new rank learning algorithm is designed. In the learning algorithm based on the decision tree, the splitting rule of the decision tree is revised with a new definition of rank impurity. A new rank learning algorithm, which can be intuitively explained, is obtained and its theoretical basis is provided. The experimental results show that in the aspect of average rank loss, the ranking tree algorithm outperforms perception ranking and ordinal regression algorithms and it also has a faster convergence speed. The rank learning algorithm based on the decision tree is able to process categorical data and select relative features. 展开更多
关键词 machine learning rank learning algorithm decision tree splitting rule
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NEW LIMITED MEMORY SYMMETRIC RANK ONE ALGORITHM FOR LARGE-SCALE UNCONSTRAINED OPTIMIZATION
6
作者 刘浩 倪勤 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2008年第3期235-239,共5页
A new limited memory symmetric rank one algorithm is proposed. It combines a modified self-scaled symmetric rank one (SSR1) update with the limited memory and nonmonotone line search technique. In this algorithm, th... A new limited memory symmetric rank one algorithm is proposed. It combines a modified self-scaled symmetric rank one (SSR1) update with the limited memory and nonmonotone line search technique. In this algorithm, the descent search direction is generated by inverse limited memory SSR1 update, thus simplifying the computation. Numerical comparison of the algorithm and the famous limited memory BFGS algorithm is given. Comparison results indicate that the new algorithm can process a kind of large-scale unconstrained optimization problems. 展开更多
关键词 optimization large scale systems symmetric rank one update nonmonotone line search limitedmemory algorithm
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有效的子空间支配查询算法——Ranking-k
7
作者 李秋生 吴亚东 +3 位作者 林茂松 王松 王海洋 冯鑫淼 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第1期108-114,共7页
针对Top-k dominating查询算法需要较高的时空消耗来构建属性组合索引,并且在相同属性值较多情况下的查询结果准确率低等问题,提出一种通过B+-trees和概率分布模型相结合的子空间支配查询算法——Ranking-k算法。首先,采用B+-trees为待... 针对Top-k dominating查询算法需要较高的时空消耗来构建属性组合索引,并且在相同属性值较多情况下的查询结果准确率低等问题,提出一种通过B+-trees和概率分布模型相结合的子空间支配查询算法——Ranking-k算法。首先,采用B+-trees为待查找数据各属性构建有序列表;然后,采取轮询调度算法读取skyline准则涉及到的有序列表,生成候选元组并获得k组终结元组;其次,根据生成的候选元组和终结元组,采用概率分布模型计算终结元组支配分数。迭代上述过程优化查询结果,直到满足条件为止。实验结果表明:Ranking-k与基本扫描算法(BSA)相比,查询效率提高了94.43%;与差分算法(DA)相比,查询效率提高了7.63%;与早剪枝Top-k支配(TDEP)算法、BSA和DA相比,查询结果更接近理论值。 展开更多
关键词 TOP-K dominating 子空间 ranking-k算法 有序列表 轮询调度算法
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排序学习中的Ranking SVM算法研究 被引量:2
8
作者 丁伟民 《科技视界》 2013年第30期84-84,138,共2页
本文详细分析了基于支持向量机的排序学习算法Ranking SVM,通过选取不同的惩罚参数在OHSUMED数据集进行实验,衡量了算法在评价准则MAP和NDCG@n下的性能。
关键词 排序学习 排序支持向量机 算法
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基于非凸上界的ranking模型构造算法
9
作者 程凡 王煦法 李龙澍 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期57-63,共7页
现有的ranking算法均通过最小化原目标函数的凸上界构造ranking模型,得到的模型不够精确.为此,文中提出一种基于非凸上界的ranking算法.该算法首先给出一个基于多类支持向量机(SVM)的框架,然后定义面向NDCG的目标函数,在此基础上设计一... 现有的ranking算法均通过最小化原目标函数的凸上界构造ranking模型,得到的模型不够精确.为此,文中提出一种基于非凸上界的ranking算法.该算法首先给出一个基于多类支持向量机(SVM)的框架,然后定义面向NDCG的目标函数,在此基础上设计一个比现有的凸上界更为紧凑的非凸上界逼近原目标函数;针对上界函数的非凸非光滑,提出使用凹-凸过程进行凸逼近,并采用割平面算法进行求解;最后,通过在基准数据集上的实验对该算法进行验证,并与现有算法进行对比.结果表明,相比现有的基于凸上界的ranking算法,文中算法得到的模型不但更为精确,而且更加稳定. 展开更多
关键词 ranking算法 非凸上界 NDCG 凹-凸过程 割平面算法 多类支持向量机
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一种基于遗传算法的用于排序(Ranking)的分类方法
10
作者 武永成 蔡之华 《计算机与现代化》 2006年第10期32-34,37,共4页
在数据挖掘的许多实际应用中,在进行准确分类(classification)的同时,按照分类的可能性大小进行排序(ranking)日益显得重要。许多分类算法在设计时只考虑分类的准确性,未考虑对分类的可能性进行度量,因而无法用于排序(rank-ing)任务。... 在数据挖掘的许多实际应用中,在进行准确分类(classification)的同时,按照分类的可能性大小进行排序(ranking)日益显得重要。许多分类算法在设计时只考虑分类的准确性,未考虑对分类的可能性进行度量,因而无法用于排序(rank-ing)任务。本文提出了一种新的基于遗传算法的数据挖掘方法,在产生分类规则的同时,对分类的可能性进行度量。实验证明该算法是可行的。 展开更多
关键词 数据挖掘 分类 排序 遗传算法
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单纯形算法在统计机器翻译Re-ranking中的应用 被引量:2
11
作者 付雷 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期28-33,共6页
近年来,discriminative re-ranking技术已经被应用到很多自然语言处理相关的分支中,像句法分析,词性标注,机器翻译等,并都取得了比较好的效果,在各自相应的评估标准下都有所提高。本文将以统计机器翻译为例,详细地讲解利用单纯形算法(Si... 近年来,discriminative re-ranking技术已经被应用到很多自然语言处理相关的分支中,像句法分析,词性标注,机器翻译等,并都取得了比较好的效果,在各自相应的评估标准下都有所提高。本文将以统计机器翻译为例,详细地讲解利用单纯形算法(Simplex Algorithm)对翻译结果进行re-rank的原理和过程,算法的实现和使用方法,以及re-rank实验中特征选择的方法,并给出该算法在NIST-2002(开发集)和NIST-2005(测试集)中英文机器翻译测试集合上的实验结果,在开发集和测试集上,BLEU分值分别获得了1.26%和1.16%的提高。 展开更多
关键词 人工智能 机器翻译 discriminative re—ranking 单纯形算法 统计机器翻译
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Influential Node Ranking and Invulnerability of Air Traffic Cyber Physical System 被引量:6
12
作者 WANG Xinglong HE Min 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2021年第2期288-297,共10页
To ensure flight safety,the complex network method is used to study the influence and invulnerability of air traffic cyber physical system(CPS)nodes.According to the rules of air traffic management,the logical couplin... To ensure flight safety,the complex network method is used to study the influence and invulnerability of air traffic cyber physical system(CPS)nodes.According to the rules of air traffic management,the logical coupling relationship between routes and sectors is analyzed,an air traffic CPS network model is constructed,and the indicators of node influence and invulnerability are established.The K-shell algorithm is improved to identify node influence,and the invulnerability is analyzed under random and selective attacks.Taking Airspace in Eastern China as an example,its influential nodes are sorted by degree,namely,K-shell,the improved K-shell(IKS)and betweenness centrality.The invulnerability of air traffic CPS under different attacks is analyzed.Results show that IKS can effectively identify the influential nodes in the air traffic CPS network,and IKS and betweenness centrality are the two key indicators that affect the invulnerability of air traffic CPS. 展开更多
关键词 complex network air traffic cyber physical system improved K-shell algorithm influential node ranking INVULNERABILITY
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A Variable Metric Algorithm with Broyden Rank One Modifications for Nonlinear Equality Constraints Optimization
13
作者 Chunyan Hu Zhibin Zhu 《Open Journal of Optimization》 2013年第1期33-37,共5页
In this paper, a variable metric algorithm is proposed with Broyden rank one modifications for the equality constrained optimization. This method is viewed expansion in constrained optimization as the quasi-Newton met... In this paper, a variable metric algorithm is proposed with Broyden rank one modifications for the equality constrained optimization. This method is viewed expansion in constrained optimization as the quasi-Newton method to unconstrained optimization. The theoretical analysis shows that local convergence can be induced under some suitable conditions. In the end, it is established an equivalent condition of superlinear convergence. 展开更多
关键词 EQUALITY Constrained OPTIMIZATION Variable Metric algorithm BROYDEN rank ONE Modification SUPERLINEAR Convergence
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基于Personal Rank 算法的学者匹配模型
14
作者 张笑笑 《计算机应用文摘》 2025年第10期74-76,共3页
合作是推动科学进步的关键力量。然而,学者在探索研究课题的过程中,常常面临合作对象选择不确定的问题,这使得为其提供可靠、适用的合作伙伴变得尤为困难。为应对这一挑战,构建了一个基于学者与论文之间关系的图模型,旨在从学者的相互... 合作是推动科学进步的关键力量。然而,学者在探索研究课题的过程中,常常面临合作对象选择不确定的问题,这使得为其提供可靠、适用的合作伙伴变得尤为困难。为应对这一挑战,构建了一个基于学者与论文之间关系的图模型,旨在从学者的相互访问频率、研究领域相似性等维度出发,提供合理的合作建议。该模型通过量化计算学者间的潜在交流频率,有效挖掘潜在合作关系。同时,模型进一步提取论文的附加信息,用以评估不同研究主题之间的相似度,从而实现更精准的合作对象推荐。该方法不仅提高了合作推荐的准确性,也为学者间的高效协作搭建了坚实的桥梁。 展开更多
关键词 随机游走 合作推荐 Personalrank算法
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PageRank算法研究 被引量:68
15
作者 黄德才 戚华春 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期145-146,162,共3页
深入剖析了著名搜索引擎Google的关键技术PageRank算法,介绍分析了该算法的当前发展现状。并针对PageRank算法容易出现主题漂移现象,利用提出的二阶相似度改进算法。实验表明,改进的算法有利于减少主题漂移现象,提高用户对检索结果的满... 深入剖析了著名搜索引擎Google的关键技术PageRank算法,介绍分析了该算法的当前发展现状。并针对PageRank算法容易出现主题漂移现象,利用提出的二阶相似度改进算法。实验表明,改进的算法有利于减少主题漂移现象,提高用户对检索结果的满意度。 展开更多
关键词 PAGErank 搜索引擎 排序算法 GOOGLE
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基于改进PageRank算法的引文文献排序方法 被引量:12
16
作者 段庆锋 朱东华 汪雪锋 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2012年第1期115-119,共5页
通过引文网络的结构特征,有效地识别科学文献的价值并建立某种序关系,为科学评价提供了有价值的参考,也丰富了科学评价的方法。针对传统PageRank算法在引文网络中得到的结果倾向于发表时间久的文献,而不利于发表时间较短但具有学术影响... 通过引文网络的结构特征,有效地识别科学文献的价值并建立某种序关系,为科学评价提供了有价值的参考,也丰富了科学评价的方法。针对传统PageRank算法在引文网络中得到的结果倾向于发表时间久的文献,而不利于发表时间较短但具有学术影响潜力的文献,为了消除这种"不公平"性,将引文间隔时间引入算法中。图书馆与情报学领域的实证研究说明改进算法有效地优化了评价的结果,相对于传统PageRank算法更有利于发现具有潜力的新发表的文献。 展开更多
关键词 算法 引文文献 排序 评价
原文传递
基于PageRank改进算法的电网脆弱线路快速辨识(一):理论基础 被引量:18
17
作者 马志远 刘锋 +2 位作者 沈沉 张爽 田蓓 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期6363-6370,6601,共8页
作为两篇系列文章的第一篇,该文结合网络拓扑和电网运行状态,提出了一种适用于快速辨识电网脆弱线路的Page Rank改进算法并阐明其原理。首先,介绍Page Rank基本算法,并讨论了将其直接应用于辨识电网脆弱线路的局限性。其次,为了克服以... 作为两篇系列文章的第一篇,该文结合网络拓扑和电网运行状态,提出了一种适用于快速辨识电网脆弱线路的Page Rank改进算法并阐明其原理。首先,介绍Page Rank基本算法,并讨论了将其直接应用于辨识电网脆弱线路的局限性。其次,为了克服以上局限性,提出相关性网络和衍生网络的概念,然后在此基础上建立分析线路脆弱度Page Rank改进模型。最后,基于此模型给出线路脆弱度计算的解析表达式,并提出快速辨识脆弱线路的方法。 展开更多
关键词 连锁故障 PAGE rank改进算法 电网 脆弱线路 快速辨识
原文传递
基于PageRank的页面排序改进算法 被引量:11
18
作者 王冬 雷景生 李壮 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第22期5921-5923,F0003,共4页
首先对PageRank算法进行了一般性介绍,研究了现有的基于链接结构的改进算法。在此基础上,指出PageRank算法给不同网页分配相同的PageRank值影响了网页的排序质量,提出了一种基于多层分类技术的改进算法HCPR,并对PageRank和HCPR算法进行... 首先对PageRank算法进行了一般性介绍,研究了现有的基于链接结构的改进算法。在此基础上,指出PageRank算法给不同网页分配相同的PageRank值影响了网页的排序质量,提出了一种基于多层分类技术的改进算法HCPR,并对PageRank和HCPR算法进行了相应测试和比较。实验结果表明,HCPR的排序结果比PageRank提高了约15.3%的相关度。 展开更多
关键词 搜索引擎 信息检索 排序算法 数据挖掘 页面等级
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基于PRank算法的主动排序学习算法 被引量:4
19
作者 王扬 黄亚楼 +2 位作者 刘杰 李栋 蒯宇豪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第21期38-39,47,共3页
针对排序学习中如何选择最值得标注的样本和通过尽可能少的已标注样本训练出较好的排序模型的问题,将主动学习的思想引入排序学习中,提出一种基于排序感知机的主动排序学习算法——Active PRank。基于真实数据集的实验结果表明,该算法... 针对排序学习中如何选择最值得标注的样本和通过尽可能少的已标注样本训练出较好的排序模型的问题,将主动学习的思想引入排序学习中,提出一种基于排序感知机的主动排序学习算法——Active PRank。基于真实数据集的实验结果表明,该算法在保证排序模型性能的前提下,减少样本的标注量,在同等标注量的条件下,提高排序结果的正确率。 展开更多
关键词 排序学习 主动学习 Prank算法
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搜索引擎PageRank算法研究 被引量:12
20
作者 蔡建超 蔡明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第9期59-60,82,共3页
在研究搜索引擎关键技术的基础上,深入细致地剖析了著名搜索引擎Google的链接分析排名算法PageRank算法,解说其运行原理并给出改进算法。在此基础上指出PageRank算法存在的缺陷,从而针对性地提出了优化方案,实验结果表明,改进的算法有... 在研究搜索引擎关键技术的基础上,深入细致地剖析了著名搜索引擎Google的链接分析排名算法PageRank算法,解说其运行原理并给出改进算法。在此基础上指出PageRank算法存在的缺陷,从而针对性地提出了优化方案,实验结果表明,改进的算法有利于提高算法的运行效率,提高用户对检索结果的查准率。 展开更多
关键词 搜索引擎 排名算法 PAGErank
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