基于潜在主题的混合上下文推荐算法

针对单个环境上下文中项目访问记录稀疏的问题,推荐系统难以获取与当前环境上下文关联的用户偏好。该文设计了一种新的上下文关联性推荐(CTRR)算法。CTRR算法通过CTRR_LDA模型求解推荐项目出现在特定环境上下文的概率,并结合上下文后过滤推荐算法,对用户进行推荐。CTRR_LDA模型是在(LDA)模型的基础上,结合环境上下文和项目特征上下文,提出的项目与环境上下文的关联概率模型。该模型将环境上下文划分为多个环境上下文因子,每个环境上下文因子表示为K维的主题分布,挖掘环境上下文因子中项目出现的潜在主题特征。利用LDOS-CoMoDa网站上真实的电影数据集进行实验,验证了算法的可靠性。     

基于VSM主题爬虫爬行策略的研究

网络爬虫作为搜索引擎重要的组成部分,其抓取网页资源主题相关性的高低直接决定爬虫性能的好坏。文章在VSM模型的基础上引入关键词的同义、继承、属性等关系的相关词汇来增强VSM模型的语义,通过实验进行验证,改进能够取得较好的抓取效果。     

基于改进型形状上下文描述子的字母手势识别

针对基于单目视觉信息的裸手手势,采用了基于改进型形状上下文描述子的分类识别方法。该方法首先通过肤色信息以及背景建模提取手部区域,然后利用单手指模板对手指进行检测,同时采用改进型形状上下文描述子对手部区域整体轮廓进行描述。在此基础上,使用有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM)对所提取的特征进行模式分类。其中,针对基本算法存在的问题,改进型形状上下文描述子将基于各个轮廓点的形状上下文直方图改为基于重心的形状上下文直方图,以提高计算速度,增强实时性。对30种字母手势,3种控制手势和10个数字手势开展的离线和在线实验结果表明,该方法取得了较好的分类准确率(离线:96%,在线:91%)和较高的实时性(识别时间14~15ms),适用于基于字母手势的实时人机交互。     

基于地磁与空间上下文信息的半解析定向方法

在物联网时代,人们对高精度的、普适的室内定位需求日益迫切.然而鲁棒的技术方案仍没有出现,其中一个难点是用好地磁解决室内人员的定向问题.众所周知,在空旷的室外环境可以基于地磁解析定向的方法实现定向,然而室内地磁往往存在严重的磁失真,使得该方法不再适用.为解决上述问题,本文提出一种半解析定向方法.该方法首先将解析定向结果与...     

基于形状上下文的公共场所行人检测系统

交通规划中对于慢行交通对象流量的检测精度要求越来越高。虽然引入了一些基于智能监控的手段,但是在取得检测结果的速度和精度上仍然有较大的提高余地。为此论文提出了一种基于视频监控和图像识别的公共行人数量检测手段,利用形状上下文和广义Hough变换技术来提高检测结果的准确度和速度。测试结果表明,该检测方法优于传统的基于SIFT特征的检测方法,在大多数中低人流密度的场景下有较高的精度。另外该方法使用的样本数量较少,训练时间也较短,适用于需要进行实时处理的场合。     

利用模糊形状上下文关系的红外与可见光图像匹配方法

对于同一场景可见光和红外图像提取的灰度特征存在差异导致匹配性能下降的问题,利用了该两个谱段图像仅在形状上模糊相似的特点,提出采用形状上下文思想实现红外与可见光图像之间的匹配方法.具体方法是在提取图像边缘的基础上,用采样模板获取点特征图像,然后利用提出的不等分坐标空间提取局部形状统计信息的直方图,再以形状上下文特征开支与全局特征匹配开支的加权和作为相似性测度实现匹配.与已有的形状上下文算法相比,此方法减少了25%的特征维数,鲁棒性更好.针对多个红外和可见光图像序列的匹配实验结果显示,此方法与归一化灰度互相关、Hausdorff距离、文献中的形状上下文和SIFT算子等匹配算法相比,其匹配正确率分别平均提高了34.7%、21.2%、7.7%、88.9%,证明了该方法的有效性.     

基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法

该文提出了基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法。该方法使用与JPEG2000标准相同的上下文模型,以最小化相对熵为准则用动态规划获得优化的上下文分类。在重要性编码中结合优化的上下文分类进行排序编码。实验数据表明该算法的压缩能力优于JPEG2000,尤其适于低码率压缩。     

基于MPEG-7的多媒体内容描述方法研究

如何准确地描述多媒体信息是多媒体信息检索必须要解决的问题。文中介绍了MPEG-7标准多媒体内容的描述工具,然后从结构和内容两个方面研究MPEG-7描述多媒体内容的方法,并给出了实际的例子。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果.实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节.     

基于有监督主题模型的排序学习算法

文档表示是排序学习的关键,目前的排序学习算法多采用词袋法表示文档与查询,该方法假设词袋中的词相互独立,忽略了词之间的关系.为了表示文档中词之间的依赖关系,本研究利用文档与查询的主题特征构建排序学习模型,我们将排序函数定义为文档与查询之间的主题关系,提出了基于有监督主题模型的排序学习算法自动学习排序函数.为了评价模型的排序精度,我们在三个标准数据集(OHSUMED,MQ2007,MQ2008)上进行了实验.实验表明基于主题的排序学习算法能够发现文档与查询之间内在的语义关联,并改善排序模型的排序精度.     

基于克隆算法的网络结构聚类新算法

基于目标函数的聚类算法是目前应用最为广泛的聚类分析方法之一.然而这类算法都需要类别数和聚类原型的先验知识,且只能分析具有相同原型的数值型数据.此外这类算法还存在对初始化敏感,易陷入局部极值点等弱点.为此,本文提出一种基于克隆算法的网络结构聚类新算法以实现聚类分析的自动化.由于新算法将克隆选择与禁忌克隆相结合,使网络既具有免疫的特异性又具有免疫的耐受性,通过分析网络神经元的最小生成树,能够快速准确地获得类别数以及相关的分类信息.对各种类型的数据集的测试结果均表明,本文提出的新算法对于处理具有混和特征的数据集聚类分析问题是相当便捷有效的.     

有监督主题模型的SLDA-TC文本分类新方法

本文提出了一种有监督主题模型的SLDA-TC（Supervised LDA-Text Categorization）文本分类方法,引入主题-类别概率分布参数,识别主题-类别的语义信息;提出SLDA-TC-Gibbs主题采样新方法,对每个词的隐含主题采样,只从该词所在文档的同类其它文档中采样,并给出了理论推导;另外,其主题数只需略大于类别数.实验表明,对比LDA-TC（LDA-Text Categorization）和SVM算法,本方法能提高分类精度和时间性能.     

基于ESTELLE的网络协议建模方法

协议形式化描述工具ESTELLE和网络仿真工具OPNET的建模过程都是基于有限状态机的原理,本文在此基础上,采用OPNET进程树机制实现ESTELLE模块嵌套结构,采用OPNET的进程建模方法实现ESTELLE中EFSM的建模,并利用这种方法对MIL-STD 188-220C协议进行建模.     

基于维基百科和网页相似度分析的主题爬行策略

针对当前常用爬虫爬行策略的不足,提出结合维基百科和网页相似度分析的主题爬行策略。利用维基百科分类树的结构对主题进行描述;下载网页后对网页进行相应处理,结合文本相关性和Web链接分析来计算候选链接的优先级。实验表明,该爬虫搜索结果与主题相关度明显高于传统爬虫,爬虫爬全率有一定提高。该主题爬虫主题描述方法和爬行策略有一定的推广价值,尤其在转基因生物领域中,该爬虫中有一定的创新性。     

基于改进权重计算的话题跟踪

话题跟踪(Topic Tracking)任务是话题识别与跟踪(Topic Detection and Tracking,简称TDT)中的一个子任务,它的目的是监控新闻报道流识别出与预先给定的几个新闻报道所表述的话题相关的后继报道。特征项权重的计算方法是话题跟踪中的一个重要问题,计算方法的选择关系到话题跟踪的效果。提供了一种改进的权重计算方法,该方法的主要思想是:在计算特征项的权重时考虑了特征项的位置信息,将特征项的位置信息作为加权来计算特征项的权重。实验结果表明该方法有效,并提高了跟踪系统的性能。     

基于双词主题模型的半监督实体消歧方法研究

针对实体上下文信息主题漂移的问题,提出一种基于双词主题模型的实体消歧方法.方法考虑到实体在一定语义环境下具有不同的主题,且在同一文档中同时出现的其他实体在一定程度上能够帮助待消歧实体确定所指代内容,利用命名实体构建双词的思想,将协同实体关系融合到主题模型中,并在此基础上利用维基百科知识库,进行半监督消歧.本文最后在网络文本数据上进行了相关的实验,验证了所提算法的有效性.实验表明该方法有效的提高了实体消歧精度.     

一种基于主题相关度的网页排序算法

针对现有基于链接结构的PageRank算法的不足,提出了基于网页主题相关度的改进PageRank算法.通过分析网页内容,提取出网页中的链接及其对应的锚文本,建立网页链接库,利用向量空间模型(VSM)计算链接锚文本和网页内容的相关度,在此基础上实现离线计算改进后的PageRank算法.理论分析和仿真实验表明,改进的PageRank算法使用户能方便地找到所需网页,提高了网页查询效率.     

一种基于形式描述的网络帧编解码实现方法

提出一种基于形式描述的网络帧编解码实现方法,用形式化的方法在一定程度上实现网络帧编解码程序的自动生成。这种方法的特点是用编码树的遍历来完成编解码。