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基于抽象状态机的计算模型及应用研究: 抽象状态机(Abstract State Machines,ASM)的基本思想可以追溯到上个世纪80年代.ASM的发明者Yuri Gurevich从数学领域转到计算机领域发现这样的现象:一个程序语言在不同的编译器下有着不...; 谢瑾奎; 关键词：抽象状态机电子商务; 文献传递

社交网络中基于信任的推荐算法被引量：11: 2015年; 推荐系统作为解决信息过载问题的关键技术,已经引起了国内外研究学者的广泛关注.迄今为止,业界最广受好评的是协同过滤推荐技术.但由于其本身存在着数据稀疏、冷启动等固有问题,而难以应对膨胀的社会网络这一应用场景.本文针对推荐系统所面临的挑战,构建合适的动态信任传递模型,所设计的基于信任的推荐算法是对稀疏性、冷启动等问题的有效解决方案,且对恶意攻击具备一定的抵抗能力.最后在真实社交网络数据中对所设计的算法进行实现,并与传统推荐算法做实验对比,实验结果表明算法相比协同过滤算法在准确性和覆盖率上表现更好,且算法具备的分布式特性在复杂社会网络与大数据环境下实现了推荐实时性的要求.; 刘英南谢瑾奎张家利杨宗源; 关键词：社交网络信任抗攻击性

基于UML的软件设计信息抽取及其在重构中的应用: 2010年; 运用统一建模语言UML(Unified Modeling Language),提出了一种关系型建模方法,并实现了一个原型系统,能够对UML中蕴含的部分设计信息进行建模与抽取.所得到设计信息能够应用于软件重构及面向方面编程中,能够挖掘设计阶段形成的语义信息,有效地帮助开发人员进行软件重构.; 刘川博杨宗源谢瑾奎; 关键词：UML 元数据

社交网络中快速群组生成及群组推荐研究被引量：3: 2017年; 学术和工业界所研究的推荐技术绝大部分都是关于单个用户的个性化推荐系统,然而被推荐的对象往往是超过一个人的群体.继而诞生了群组推荐技术,它可以对群组推荐又尽量满足群组中所有个体的偏好.以往的研究集中在个体用户偏好的聚合策略和个体用户对于群组的影响等方面.然而现实应用中的群组除了像家庭和班级这样自然存在的,往往还因个体成员偏好而临时组成,因此需要快速生成这些群组,进而对其进行群组推荐.本文针对这一应用场景,使用局部敏感哈希技术(Locality Sensitive Hash,即LSH)对群组推荐系统进行群组生成和推荐,以达到群组快速生成并提高群组推荐效果的目的.最后在真实的社交网络数据中实现所设计的群组推荐系统.实验结果表明系统具有快速群组生成能力,且使用搜索引擎中衡量排序质量的归一化折扣累计收益(Normalized discounted cumulative gain,即n DCG)指标来评估群组推荐结果,群组规模为2,4,8,16,32,64时推荐质量分别提高了约0.7%,0.6%,2.6%,4%,9%,16%.; 金涛谢瑾奎杨宗源; 关键词：社交网络社会选择

基于虚拟节点的无线传感器组网近似算法: 2013年; 针对无线传感器网络中单纯路由控制或拓扑控制节能效用有限的问题,提出虚拟节点概念,并使用最小覆盖近似算法,给出虚拟节点在检测区域中的分布及基于虚拟节点的拓扑控制描述,在此基础上提出一种基于拓扑控制技术的组网近似算法。实验结果表明,该算法在节点数为1 500、覆盖半径分别为80、85、110时,完成传输数是单纯采用EOLSR算法的15.7倍、12.0倍和18.1倍,明显提高了节能效用。; 张洵彦谢瑾奎金一晟杨宗源; 关键词：无线传感器网络拓扑控制

基于部分计值的信息个人化智能Agent系统被引量：2: 2003年; 提出了一个基于部分计值技术的信息个人化系统PIPEAgent。部分计值理论源于程序转换中如何在给定部分输入的情况下，对程序完成尽可能多的运算从而对程序进行优化这一问题的探讨，PIPEAgent将部分计值理论与信息个人化相结合，以PIPE(Personalization is Partial Evaluation)理论为基础，结合机器学习技术并采用智能人机交互的Agent构架。该系统已应用于Web信息检索、电子商务应用。; 谢瑾奎黄林鹏; 关键词：部分计值智能AGENT 信息检索

基于DQN的动态深度多分支搜索自动配载算法被引量：1: 2020年; 自动配载是自动化码头运营的重要环节之一,往往需要考虑多种因素,限制条件复杂,是一个NP完全性问题。传统的配载算法更关注配载结果而忽视箱区调度对作业效率的影响,为提高堆场设备的利用率和配载结果的合理性,根据桥机计划安排的配载任务,提出一种深度优先且动态深度多分支搜索的配载算法。在线下学习阶段中通过历史数据学习得到箱区状态值函数,线上配载选箱时综合值函数与各项约束条件通过动态深度分支搜索的方式得到最佳决策。在上海洋山港四期自动化集装箱码头进行真实船舶数据仿真测试,结果表明,与传统的贪心策略相比,该算法可使翻箱率和双小车拼车率均降低2%~5%,堆场设备利用率稳定在90%~96%。; 杨奔王炜晔赵婉婷谢瑾奎; 关键词：自动化码头自动配载贪心算法

社交网络中基于信息词频和节点相似度的影响最大化算法: 2017年; 深入挖掘社交网络中传播力较强的个体,并利用其进行产品营销往往会达到事半功倍的效果,影响最大化问题就是在特定社交网络中寻找影响力较大的个体.为了更加准确的评估影响力,本文不仅从节点相似度方面进行改进,而且从信息内容本身出发,基于信息在社交网络中的传播,结合信息词频等信息自身特点来刻画节点的影响力,提出了基于信息词频和节点相似度的影响最大化算法(IMFS,Influence Maximization algorithm based on term Frequency and node Similarity).随后,在真实的社交网络中对该算法进行了实验,并与传统的影响最大化算法对比,实验结果表明由IMFS得到的集合的影响范围大于其他启发式算法的结果,同时算法的运行速度也有相应的提高,说明了本文提出的算法是解决影响最大化问题的有效算法.; 胡启志颜娜谢瑾奎; 关键词：节点相似度 EM算法

社会网络下的基于主题概率的影响从众性模型和分析被引量：1: 2017年; 在社会网络中,量化分析用户影响力及用户之间的影响关系已经变得越来越有必要,对精度的要求也越来越高.网络模型构建的好坏,模型预测用户行为的好坏对商业营销、社会影响最大化等应用都有着至关重要的意义.如何从不同方面量化社会影响力?如何量化不同方面下的用户之间的影响力强弱?如何在社会网络中构造这样一个模型?为了解决这些问题,提出一个基于主题概率的从众性模型(Topical Conformity Model,简称TCM),模型从主题层对社会网络进行建模,考虑不同主题概率下的用户影响力以及用户之间的影响关系.将该模型应用在学术网络中的用户关键词预测上,并与前人的方法进行实验对比,各项预测指标都有一定的提升,其中AUC值提高了4.3%,验证了本文提出的模型对于用户行为预测的有效性.此外,本文的工作还解决了如下两个问题:1、寻找某个主题下最可能选择某行为的用户;2、寻找某个用户选择某个行为受影响最大的主题.; 万路康章倩雯谢瑾奎; 关键词：社会网络

基于部分计值的信息个人化: 该文叙述的工作如下.首先介绍部分计值的思想和技术,并阐明部分计值和基于解释的泛化之间的关系,用逻辑演绎的方式表明它们的算法在本质上是一样的.接着通过具体示例详细说明在信息个人化中如何引入部分计值和基于解释的泛化,以及得到...; 谢瑾奎; 关键词：部分计值递归函数; 文献传递

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谢瑾奎

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