价值敏感设计:内容推荐算法进阶之路北大核心CSSCI

随着“算法权力”应用场景和权力边界的不断扩大,内容推荐算法也经历“赋魅”“祛魅”到规制的历程,防止其技术异化和规避价值困境成为现实课题。把价值敏感设计理念引入内容推荐算法,有效识别并破除其主流价值观偏移、用户隐私侵犯、算法歧视与偏见等价值困境,确立其有用性、便捷性、无害性等价值理性,力求重塑“人与人造物”的正当关系和应有价值,从而实现内容推荐算法工具理性与价值理性的辩证统一。     

基于主题模型的文本分类算法性能比较SSCI

文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。     

镀膜双镜头多光谱相机的波段配准方法

针对镀膜双镜头多光谱相机波段多、数据量大、配准流程复杂的问题,提出一种基于改进SURF算法的快速配准方法。该方法首先完成对各波段图像的预处理,采用数字畸变模型采样法对各波段影像畸变进行校正;然后对畸变改正后的各波段图像利用快速版的SURF算法(F-SURF)进行配准。F-SURF算法从3个方面对原SURF算法进行改进,包括:依照匹配贡献度优化算法组数设置、舍弃算法旋转不变性以及引入渐进采样一致法进行特征点匹配等。通过地面及飞行实验数据进行算法验证,结果表明改进算法的配准精度优于经典SURF算法,且时间效率显著提升。     

地方志引书挖掘系统的设计与实现

古籍文献普遍存在着引书现象,因而构建一套针对地方志引书的挖掘识别系统,对古籍的研究以及目录学史、藏书史、科技史,都具有重要意义.本文以地方志资料汇编<方志物产>为语料,设计并构建了一个古籍引书挖掘系统.重点讨论了引书的模式提取、N-gram分词识别等功能算法.     

CDN网络分发算法的研究

CDN(Content Delivery Network)网络技术为解决网络信息传递性能的日益恶化而提出的一种改善Internet性能的方案。本文对几种主要的分发算法WRR、URL Hashing和LARD的性能在仿真实验的基础上进行了比较研究,对上述算法在系统吞吐量、缓存命中率、平均请求延时以及节点未利用率等四个方面的性能进行比较,以加深对分发算法的理解。     

数据挖掘技术对医院管理的决策支持

数据挖掘是一种从海量数据中提取可信的、有效的并能被人理解的处理信息过程,它解决了传统的统计方法无法有效地分析海量数据的问题。文章首先介绍了数据挖掘技术的基本原理,并根据医院信息挖掘的具体需求建立了完善的数据库挖掘引擎,最后通过使用分类分析方法和SLIQ算法建立决策树模型来对医院数据库中的原始数据进行挖掘。经过有针对性的分析提取出了影响各类病人的就医的关键因素,从而为医院完善自身服务、加强自身管理提供了有效的参考。     

VOD多媒体流调度中补丁算法的改进

该文分析了在VOD多媒体流调度中传统补丁算法的缺陷。提出了一种引入周期常数,使一个媒体节目的组播流产生一定间隔的改进算法,给出了改进算法的形式描述和流程图,并通过仿真实验对改进算法的特点、性能和不足进行了分析总结。     

语法开发平台的关键技术实现

对语法开发平台中算法性很强的功能模块进行了算法剖析,包括句法结构线性表达的分析算法,规则与词典的提取算法,成分结构树图与功能结构集图的生成算法,成分结构与功能结构的转换算法.最后对系统作了简单的功能测试.     

MARC发展问题研究

本根据数字图书馆的建设需要，探讨了利用XML技术对MARC进行重新描述的必要性，在此基础上，对基于XML的MARC信息描述进行了尝试性的研究，提出了XML MARC的概念，给出了XML MARC的档类型定义，设计了MARC到XML MARC的转化算法，从而解决了应用XML MARC首先需要解决的问题，其研究成果对MARC数据在数字图书馆中的利用问题具有重要的意义。