吕成戍
作品数： 30被引量：59H指数：5
  • 所属机构:东北财经大学管理科学与工程学院
  • 所在地区:辽宁省 大连市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:辽宁省社会科学规划基金

相关作者

王维国
作品数：184被引量：2,370H指数：26
供职机构：东北财经大学经济学院
研究主题：经济增长 碳排放 实证研究 实证分析 全要素生产率
史达
作品数：65被引量：247H指数：8
供职机构：东北财经大学
研究主题：电子政务 电子商务 信息系统审计 互联网政治 政治生态
苗蕊
作品数：16被引量：124H指数：5
供职机构：东北财经大学管理科学与工程学院
研究主题：突发事件 隐马尔可夫模型 有用性 新闻报道 突发事件新闻报道
唐达
作品数：59被引量：144H指数：7
供职机构：大连理工大学
研究主题：工作流 传感器 海洋平台 FPSO PETRI网
王盼
作品数：1被引量：0H指数：0
供职机构：东北财经大学管理科学与工程学院
研究主题：服务质量 信息质量 满意度 流通信息 农产品
作品列表
基于客户生命周期值的商品推荐方法研究
商品推荐是吸引客户注意力和迎合客户需要的一种重要的商业行为，在竞争激烈的商业环境中，尤其是在电子商务、网上购物等交易方式广泛应用的网络时代，如何建立有效的商品推荐系统是企业面临的一个重要课题。本文阐述了采用基于客户生命周...
吕成戍
关键词：关联规则网上购物电子商务
文献传递
电子政务信息系统审计的基本形式研究被引量：3
2006年
电子政务信息系统审计是一种新的管理机制,它能对电子政务信息系统的安全性、投资效果、实施进程和实施效果等进行评估、指导和改进。本文首先阐述了电子政务信息系统审计的新特点,在此基础上进一步探讨了电子政务信息系统规划、实施、结项、运营以及专项考核审计的概念、目标、范围和试用标准。
吕成戍史达
关键词：电子政务信息系统审计
基于SVM-KNN的半监督托攻击检测方法被引量：3
2013年
针对支持向量机方法在标记用户数据不充分的情况下无法有效实现托攻击检测的不足,提出一种基于SVM-KNN的半监督托攻击检测方法。根据少量标记用户数据训练一个初始SVM分类器,利用初始SVM对大量未标记用户数据进行分类,挑选出分类边界附近有可能成为支持向量的样本点,利用KNN分类器优化边界向量的标记质量,再将重新标注过的边界向量融入训练集,迭代训练逐步改善SVM的分类边界,最终获得系统决策函数。实验结果表明在标记用户数据较少的情况下,方法能有效提高托攻击的检测精度和效率,具有较强的推广能力。
吕成戍王维国
关键词：攻击检测半监督学习支持向量机
社会化电子商务中的一种隐性信任关系预测方法被引量：1
2018年
信任关系在社会化电子商务中具有重要的作用。现有的方法几乎都是从理性计算的角度分析信任问题,忽略了个人化的情感性信任在信任关系建立中的意义。提出了一种基于多维隐性信任模型的信任关系预测方法。从信任者和被信任者两个角度出发,考虑了认知性信任和情感性信任,使得用户信任关系的计算更加合理。基于Epinions数据集的实验结果证明了方法的有效性。
吕成戍
关键词：社会心理学
基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法被引量：7
2014年
基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概率建模,建立了基于类别隶属度的动态代价函数,更准确地反映不同样本的分类代价,在此基础上设计了代价敏感支持向量机分类器。将该分类器应用在推荐系统托攻击检测中,并与标准的支持向量机方法、代价敏感支持向量机方法进行比较,实验结果表明,本方法可以更精确地控制代价敏感性,进一步提高对攻击用户的检测精度,降低总体的误分类代价。
吕成戍
关键词：支持向量机
共生视域下电子商务专业创新创业教育探索与实践被引量：1
2019年
从“共生理论”这一全新视角出发,探索创新创业教育理念融入电子商务专业教学的主渠道。通过开发多样化的学科创业课程,提升创新创业教育教学方法,从而实现创新创业教育与电子商务专业教育的“共生发展”,形成具有电子商务专业特色的双创教育体系。
吕成戍
关键词：共生理论电子商务创新创业教育专业教育
基于模拟事务区域的长事务建模方法
工作流管理系统在处理长时间计算过程时需要高级事务模型的支持.提出了一个称为模拟事务区域的模型为长时间计算过程提供事务特性.这个模型简化了过程设计,事务区域对于过程设计者是可视的,保证了业务过程在分布式环境下执行的正确性....
唐达吕成戍
关键词：工作流建模独立性长事务数据库
文献传递
基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法被引量：11
2012年
数据稀疏性问题对协同过滤推荐系统的推荐精度有很大影响,为此,融合缺失数据平衡方法,提出了一个基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法。利用K-最近邻法对训练集中的缺失数据进行填补,然后通过支持向量机交叉验证进行分类,综合两者优点,从而克服数据质量对推荐算法的影响。在标杆数据集上进行了仿真实验,数值结果证明了方法的有效性。
吕成戍王维国丁永健
关键词：数据稀疏性支持向量机K-最近邻协同过滤
工作流系统事务处理的研究与应用
工作流管理是计算机科学技术中的一个重要分支.它是研究过程管理的计算机技术.该技术起源于上个世纪70年代中后期,最初是针对办公自动化系统中的流程管理而问世,其后发展为针对业务过程进行管理的一门新兴技术分支.经过二十多年的研...
吕成戍
关键词：事务工作流工作流管理系统
文献传递
基于非对称半监督集成SVM的托攻击检测方法被引量：2
2018年
受推荐系统在电子商务领域重大经济利益的驱动,恶意用户以非法牟利为目的实施托攻击,操纵改变推荐结果,使推荐系统面临严峻的信息安全威胁,如何识别和检测托攻击成为保障推荐系统信息安全的关键。传统支持向量机(SVM)方法同时受到小样本和数据不均衡两个问题的制约。为此,提出一种半监督SVM和非对称集成策略相结合的托攻击检测方法。首先训练初始SVM,然后引入K最近邻法优化分类面附近样本的标记质量,利用标记数据和未标记数据的混合样本集减少对标记数据的需求。最后,设计一种非对称加权集成策略,重点关注攻击样本的分类准确率,降低集成分类器对数据不均衡的敏感性。实验结果表明,本文方法有效地解决了小样本问题和数据不均衡分布问题,获得了较好的检测效果。
吕成戍
关键词：支持向量机信息安全
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