Research on web-based decision-making theory and method

我们正在离开信息时代，进入推荐时代。 互联网的高速发展，使得某些领域的信息，已经超出“充裕”、进入“泛滥”的处境。在推荐时代，如何从信息洪流中，发现和最大化数据的价值，实现信息各取所需、智能聚合，成为众多网络用户关心的问题。在此背景下，数据价值链分析和推荐系统应运而生。 数据价值链分析，就是探讨如何从数据中获得信息，再从信息中提取知识，进而将知识用于决策和管理，并最终形成完整的价值链。一个完整的数据价值链与数据应用场景密切相关，但一般包括四个具体实施环节，并构成一个循环：获取正确的数据；数据质量管理；从数据抽取信息，自信息中提取知识；知识管理和应用。 推荐系统是数据价值链分析...Leaving the information age, we are entering into the era of recommendation. The rapid development of internet has made some areas of information go beyond what is ``adequate'' and turned into ``flood''. In the recommendation era, identifying and maximizing the value of data in the torrent of information to realize what it is needed for and gather intelligence is a concern of many users. In thi...学位：工学博士院系专业：信息科学与技术学院自动化系_系统工程学号：2322007015399

Talent recommendation system in big data era

1人才推荐系统的应用背

基于信息传递和峰值聚类的自适应社区发现算法

信息传递是网络具有的基本特征,基于此提出了一种基于信息传递和峰值聚类的自适应社区发现算法。首先,定义了节点与邻居之间的信任度函数,每个节点基于信任度独立的向网络中扩散信息量。扩散结束后,节点总信息量即为峰值聚类中的密度;网络中节点之间的距离通过所含节点信息量的倒数替代。然后,提出一种自动选取核心节点方法并为核心节点分配不同社区,把剩余节点分配到与它距离最短的核心节点所在社区,完成社区划分。本算法的优点在于无需额外参数并且能够发现社区内部结构。实验结果表明本算法发现的社区结构更加接近网络真实社区结构。国家自然科学基金资助项目(2015AA01A706)~

Application of Improved Size Constrains in Clustering Methods

规模约束可有效改善聚类算法的性能,但是各类规模约束后所含实例对象数量不一致将降低聚类算法的性能.采用一种新的模式对各类进行了规模约束,并转化为线性规划问题进行求解.uCI标准数据集上的实验结果表明本算法与随机模式相比具有更好的聚类精度,即使当规模约束适当放宽后,聚类性能也可得到明显提升.提出的方法能够有效地提高聚类的准确性.Size constraints can improve the clustering performance of clustering methods.However the differences in the size of clusters,i.e.the number of instances contained in each cluster will decrease the clustering performance.This paper introduces a new scheme of size constraints on size of each cluster and transforms them into linear programming optimization.Experiments results on UCI benchmark datasets show that the new method outperforms the random scheme.The clustering performance can be increased even when the size constraints are relaxed to some extent.The new algorithm can increase the clustering accuracy efficiently.国家自然科学基金项目(61070151);福建省自然科学基金项目(2010J01353);福建省仿脑智能系统重点实验室(厦门大学)开放基金项目(BLISSOS2010102

基于边信任度的混合参数自适应重叠社区发现算法

网络中的社区结构有助于简化网络拓扑结构分析,揭示系统内部的规律,能够为信息推荐和信息传播控制提供有力的支撑.网络重叠社区结构与真实生活更加接近,但其分析较非重叠社区结构更加困难.因此,针对重叠社区发现问题,在对网络的边进行峰值聚类的基础上提出了一种基于边信任度的混合参数的自适应重叠社区发现算法.定义了网络边的邻居边集合及与其邻居边之间的信任度函数,通过信息传递获取边的总信息量,并且基于此引入混合参数的概念.基于k-means算法使用混合参数对网络中的边进行聚类,即将网络中的边划分为核心边集与非核心边集,每个核心边作为一个聚类中心.根据非核心边到核心边的距离将所有非核心边划分至距离其最近的聚类中心所在社区.再根据网络中边与节点的关系实现重叠节点发现,最终实现重叠社区的发现.该算法的优点是每条边通过独立地完成信息扩散找到社区的结构,相比于传统的峰值聚类算法,不需要人为设置相关参数,实现重叠社区的自适应发现.为验证算法的可行性,对算法复杂度进行了分析,并且使用两种社区划分评价指标——标准化互信息和模块度,分别在人工数据集及6种真实数据集上进行实验,通过与其他算法进行对比分析,实验结果表明该算法更具可行性和有效性.国家自然科学基金资助项目(61871282);;福建省科技计划资助项目(2018H0035);;厦门市科技计划资助项目(3502Z20183011)~

基于公共特征空间的自适应情感分类

针对情感分类这一项从文章或句子中得到观点态度的任务,常规情感分类模型大多需要耗费大量人力获取标注数据.为解决某些领域缺乏标注数据,且其他领域分类器无法在目标领域直接使用的现状,设计了一种新颖的基于构建公共特征空间方法,使分类模型可从有标注领域向无标注领域进行迁移适应,减少人工标注的成本开销,实现情感分类的领域自适应.该方法以大规模语料下预训练的词向量信息作为以词为元素的特征,在同种语言中表达情感所采用的句法结构相似这一假设前提下,通过对领域内特有的领域特征词进行替换的方式构建有标注数据集与无标注数据集基本共有的公共特征空间,使有标注数据集与无标注数据集实现信息共享.以此为基础借助深度学习中卷积神经网络采用不同尺寸卷积核对词语不同范围的上下文特征进行抽取学习,进而采用半监督学习与微调学习相结合的方式从有标注数据集向未标注数据集开展领域自适应.在来自京东与携程共5个领域的真实电商数据集上进行实验,分别研究了领域特征词选择方法及其词性约束对领域间适应能力的影响,结果表明:相较于不采用领域适应的模型,可提升平均2.7%的准确率;且在来自亚马逊电商的公开数据集实验中,通过与现有方法进行对比,验证了该方法的有效性.国家重点研发计划资助项目(2018YFC0830300);;福建省科技计划资助项目(2018H0035);;厦门市科技计划资助项目(3502Z20183011);;掌数金融科技研发基金资助项目~

基于深度学习的金免疫层析试条定量检测方法

为解决免疫层析试条定量检测问题,搭建了基于深度置信网络和反向传播神经网络构成的深度学习模型。基于免疫层析试条图像的特点,搭建的模型通过学习本文提出的图像灰度特征、距离特征以及差分特征实现准确的图像分割。最后,对分割的图像进行定量分析实现最终的定量检测。实验结果表明,本文提出的方法能够实现免疫层析定量检测。国家自然科学基金(项目编号:61403319);;福建省自然科学基金(项目编号:2015J05131

Construction and identification of interference plasmid targeting on TNFAIP8

目的:构建并筛选出干扰效率最佳的TnfAIP8-SHrnA-P SIrEn-rETrO Q干扰质粒。方法:通过生物软件选择3个TnfAIP8基因干扰位点,构建干扰质粒并测序验证,将干扰质粒及对照质粒分别转染至A549细胞,通过rT-PCr、WESTErn blOT检测干扰效率。结果:经rT-PCr和WESTErn-blOT证实TnfAIP8-SHrnA-P SIrEn-rETrO Q干扰质粒能有效干扰并抑制细胞内TnfAIP8基因的表达,通过流式检测发现降低TnVAIP8表达可以提高细胞对A dr5SC fV诱导凋亡的敏感性。结论:成功构建和设计了对TnfAIP8基因具有显著干扰效率的干扰质粒,为进一步研究TnfAIP8基因的功能奠定了基础。Objective: To construct and screen the high efficiency interference plasmid of TFAIP8-shRNA-p SIRENRetro Q.Methods: Selected and synthesized three Target Sequence of TNFAIP8 shRNA1,TNFAIP8 shRNA2,TNFAIP8 shRNA3,and construct the TNFAIP8 interference plasmid.Transfection TNFAIP8-shRNA-p SIREN-Retro Q interference plasmid to A549 cells.Filter out the highest interference efficiency plasmid by detecting the mRNA and protein levels using RT-PCR and Western blot methods.Results: We successfully design and built three TNFAIP8-shRNA-p SIREN-Retro Q interference plasmids,and screen out the highest efficiency interference plasmid.Conclusion: Three interference plasmids targeting the TNFAIP8 gene have been constructed successfully and provide a useful tool for studying the function of TNFAIP8.国家自然科学基金项目(81272720); 福建省卫计委医学创新课题(2014-CXB-43); 厦门市科技计划项目(3502Z2083008)资

A vertical news recommendation system: CCNS - An example from Chinese campus news reading system

Conference Name:9th International Conference on Computer Science and Education, ICCCSE 2014. Conference Address: Vancouver, BC, Canada. Time:August 22, 2014 - August 24, 2014.News recommendation systems are widely used to address the information overloading problem. Many Web-based news reading services, like Google News and Yahoo! News, have become increasingly prevalent as they help users find interesting articles from news providers that match the users' preference. However, few research efforts have been reported on campus news recommendation. Different from news articles, news from vertical systems is often short with limited topic scope, targeting at specific audience. To address the aforementioned characteristics, in the paper, we develop a hybrid recommendation system for campus news by integrating different recommendation algorithms using linear combination. Offline and online experiments are conducted to evaluate the system effectiveness

Dynamic user profile-based job recommender system

Conference Name:8th International Conference on Computer Science and Education, ICCSE 2013. Conference Address: Colombo, Sri lanka. Time:August 26, 2013 - August 28, 2013.In this paper, we propose a dynamic user profile-based job recommender system. To address the challenge that the job applicants do not update the user profile in a timely manner, we update and extend the user profile dynamically based on the historical applied jobs and behaviors of job applicants. In particular, the statistical results of basic features in the applied jobs are used to update the job applicants'. In addition, feature selection is employed in the text information of jobs that applied by the job applicant for extending the feature. Then a hybrid recommendation algorithm is employed according to the characteristics of user profiles for achieving the dynamic recommendation. ? 2013 IEEE