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Empirical Research of Dimensions and Metrics for Evaluating Personalized Recommender System [PDF]
, 2016 随着互联网竞争日益激化，各大网站在个性化服务方面不断推新除陈，通过优质的推荐服务来争取用户。近年来，以淘宝网、京东网在内的国内各大网络巨头不断优化自身的推荐系统服务，除业界重视外，推荐系统也受到众多学科和研究者的关注。以往有关推荐系统的研究呈现出技术导向的特征，以消费者为导向的研究较为匮乏，然而辅助消费者的决策是推荐系统的主要目标，虽然关于推荐系统的评价指标体系的研究尚有一些探讨，但评价体系还不够完整，对符合个性化推荐系统特点的评价指标体系定量评价方法研究仍是一个开放性的问题。 本文立足消费者视角 ...
曾洁
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智能科学与技术学报, 2019 近年来，数字金融蓬勃发展，金融科技日趋成熟，信息技术的发展对社会产生巨大积极作用的同时也带来了新型风险，网络黑产呈爆发式增长，电信网络诈骗给人民群众造成了巨大的财产损失。在数字金融时代，商业银行既迎来了新的机遇与动力，又面临着新的挑战和数字化变革的要求，线上金融业务已经成为新的主战场。在此背景下，基于 RFM 高维衍生特征和对机器学习算法的研究，构建了基于高维交易行为画像的事中反欺诈机器学习模型。依托大数据、流计算等技术，通过在系统化部署、应用策略以及模型迭代优化等环节的实践 ...
曹汉平 +3 more
doaj
Dianxin kexue行人重识别（person re-identification，re-ID）在多摄像机之间进行跨镜检索以匹配目标行人图像，可以在人脸、指纹等生物特征失效的情况下实现行人关联，已成为智能视频监控系统的关键技术，对智能安防、智慧城市等领域的产业落地进行了有效赋能。传统的行人重识别算法通常采用表征学习或度量学习方法。基于多任务学习的机器学习模式，结合表征学习与度量学习方法，综合利用特征表示和距离度量两方面的优势，采用分类损失和三元组损失共同训练模型，使模型在特征提取和相似性度量上都得到充分的训练。实验结果表明 ...
秘蓉新1, 姚文文1, 吴兵灏2
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Design and Implementation of License Plate Localization System Based on Adaboost [PDF]
, 2016 摘要 论文论述了车牌定位系统设计与实现的方法和过程，车牌定位是车牌识别系统中车牌定位、车牌分割、车牌号码识别三部分的第一个部分，好坏直接关系到整个系统识别率的高低，并且对识别速度有很大影响。 本文在理论研究上主要包括特征提取、算法选择、算法改进三个方面。在充分研究和理解Haar特征的基础上，提出了“回字形特征”和“非对称线性特征”两种类Haar特征。设计过程中选取四种原有Haar特征及本文提出的两种类Haar特征的六种特征为特征模版，以及对窗口大小和移动步长的优化选取生成了5571个特征 ...
屠楚楠
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He jishu中国散裂中子源（China Spallation Neutron Source，CSNS）作为一个用户装置，其稳定运行对科学研究的顺利开展具有重要意义。然而，由于加速器系统的高度复杂性，传统的基于阈值的报警机制在应对复杂和多样化的异常时表现出明显的局限性，部分未能及时检测的异常可能引发束流联锁，降低运行效率和稳定性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习的异常检测方法，并开发了CSNS加速器智能值班员样机系统。该系统通过特征工程和无监督学习算法，能够实时监测运行数据并精准识别复杂异常 ...
彭 娜 +10 more
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Retrospective Analysis and Prediction: Artificial Intelligence and Its Applications in Libraries [PDF]
, 2018 The application of Artificial Intelligence (AI) has brought significant innovation to fundamental science and research in recent years. This paper briefly reviews and analyzes the findings of research and development of AI technologies such as expert ...
Fu, Ping
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[Application and prospect of machine learning in orthopaedic trauma]. [PDF]
Zhongguo Xiu Fu Chong Jian Wai Ke Za Zhi, 2023 Tian C +5 more
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The research of machine learning in quantitative investment [PDF]
, 2017 近些年，量化投资问题受到广泛关注.本文主要探讨机器学习在量化投资领域方 面的应用.本文主要利用决策树算法对中证500成分股进行研究，找出其中具有超额收 益的股票，构建出投资组合.我们应用了SMOTE、CART、RandomForests等机器学习 算法进行模型构建.同时还对比了其他机器学习算法在该数据集上的表现.发现我们 的算法具有较好的表现.In recent years, the issue of quantitative investment has been widely concerned ...
赵汝鑫
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Using Genetic Algorithms to Pick Stocks and Manage Portfolio in Technical Analysis System [PDF]
, 2016 在投资领域，如何高效地进行资产配置、获得高收益并控制风险是每个投资者进行投资决策时最为关注的问题，如何有效地选股和进行投资组合管理是一个广泛存在的难题。技术分析是主流的选股方法之一，是通过分析历史的市场数据如股价、成交量等，来预测股票未来的趋势的一种投资分析方法；遗传算法是模拟自然界物种进化的随机全局搜索最优解的算法，目前广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、信号处理等领域；证券投资组合优化问题的实质就是有限的资产在具有不同风险收益特性的证券之间的优化配置问题 ...
王振华
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基于非负矩阵分解与改进极端学习机的变压器油中溶解气体浓度预测模型
Gaoya dianqi, 2016 变压器油中溶解气体浓度是评估变压器绝缘状态的重要依据,对气体浓度进行有效预测,可以及时识别变压器潜伏性故障。文中提出一种基于非负矩阵分解（nonnegative matrix factorization,NMF）与改进极端学习机（extreme learning machine,ELM）组合的变压器中溶解气体浓度预测模型。该方法通过NMF算法对输入样本进行分解,同时引入Adaboost算法对极端学习机进行改进;将低维矩阵作为模型的训练样本输入,剔除冗余数据,提高预测精度。实例分析结果表明 ...
刘亚南 +5 more
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