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基于PU-Learning和TextCNN的文献推荐方法研究
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作者 刁羽 薛红 《新世纪图书馆》 CSSCI 2024年第2期66-73,共8页
论文旨在将现有的机器学习研究成果运用到图书馆文献推荐的实际工作中,以充分发挥电子资源的作用。鉴于难以获得用户对文献资源的显式评价,因此将用户浏览、下载的文献视为正类文献,将用户未交互的文献视为未标记文献,通过卷积网络文本... 论文旨在将现有的机器学习研究成果运用到图书馆文献推荐的实际工作中,以充分发挥电子资源的作用。鉴于难以获得用户对文献资源的显式评价,因此将用户浏览、下载的文献视为正类文献,将用户未交互的文献视为未标记文献,通过卷积网络文本分类模型并结合PU-Learning算法对待推荐文献的推荐概率进行预测。实践证明该方法具有较高的精准性,能够在图书馆文献推荐实际应用中发挥作用。 展开更多
关键词 卷积神网络 电子文献推荐 pu-learning 文本分类
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基于Pu-learning的智能化非法集资异常交易监测
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作者 蔡尚宣 朱丹青 《中国金融电脑》 2024年第10期74-77,共4页
近年来,非法集资活动的新模式、新手段层出不穷,极大地损害了人民群众的利益,持续扰乱市场经济秩序。然而,传统监测方法使用的阈值模型在数学逻辑上依旧属于线性区分,极易误判。对此,本文结合非法集资活动中吸收账户和返利账户的交易特... 近年来,非法集资活动的新模式、新手段层出不穷,极大地损害了人民群众的利益,持续扰乱市场经济秩序。然而,传统监测方法使用的阈值模型在数学逻辑上依旧属于线性区分,极易误判。对此,本文结合非法集资活动中吸收账户和返利账户的交易特征,通过使用Pu-learning方法提升正负样本纯度,利用阈值方法和机器学习技术相结合的方式,实现对两类账户的监测识别,并引入历史预警数据开展了模型验证。 展开更多
关键词 非法集资 机器学习 pu-learning
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基于pu-learning的同行评议文本情感分析 被引量:4
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作者 林原 王凯巧 +3 位作者 杨亮 林鸿飞 任璐 丁堃 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第3期143-149,共7页
最近几年逐渐出现了对同行评议文本情感分析的研究,包括通过同行评议文本预测审稿人的推荐状态的任务。现有模型融入了论文本身或摘要信息,采用神经网络学习论文或摘要的高层表示,结合同行评议文本预测审稿人的推荐状态,这使得模型变得... 最近几年逐渐出现了对同行评议文本情感分析的研究,包括通过同行评议文本预测审稿人的推荐状态的任务。现有模型融入了论文本身或摘要信息,采用神经网络学习论文或摘要的高层表示,结合同行评议文本预测审稿人的推荐状态,这使得模型变得非常复杂的同时结果却没有实质性的提高。为此,提出了OSA机制来提高情感分析模型中对观点句的关注度。具体来说,采用pu-learning从同行评议文本的前N个句子中学习观点句的特征,使每一个句子都得到一个观点句权重,将其应用于情感分析模型的倒数第二层,由此得到最终的预测结果。在ICLR2017—2018数据集上使用不同的情感分析模型对OSA进行了评估,实验结果验证了OSA的高效性,并在两个数据集上取得了优异的性能。 展开更多
关键词 同行评议 情感分析 pu-learning 数据挖掘
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基于融合特征的虚假评论检测方法 被引量:3
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作者 张考 于洪涛 崔瑞飞 《信息工程大学学报》 2016年第4期504-508,512,共6页
针对现有虚假评论检测方法未充分利用用户历史行为中蕴含的动态信息,首先利用时序分析模型从这些动态信息中挖掘能够刻画用户行为的动态特征;其次,融合这些动态特征与用户层面静态特征发现可疑用户,并将用户可疑概率传播至用户所发表评... 针对现有虚假评论检测方法未充分利用用户历史行为中蕴含的动态信息,首先利用时序分析模型从这些动态信息中挖掘能够刻画用户行为的动态特征;其次,融合这些动态特征与用户层面静态特征发现可疑用户,并将用户可疑概率传播至用户所发表评论得到评论可疑概率;最后,融合评论可疑概率与评论层面静态特征形成融合特征,使用PU-Learning分类策略实现虚假评论的检测。真实数据集上的实验表明,本文方法的性能优于现有方法。 展开更多
关键词 时序分析 动态特征 融合特征 虚假评论 pu-learning
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