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2003 2

2001 2

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关键词

交通基础设施 2

元胞自动机模型 2

性能化设计 2

智能制造 2

系统集成 2

自动控制 2

自动驾驶 2

CCD 1

CIMS 1

Car-to-X 通信系统 1

LK算法 1

QCA）；可逆逻辑；DG门；二进制减法器；量子成本 1

k-最近邻分类 1

一般力学 1

三坐标测量 1

三角形自分解 1

个性化推荐服务 1

中医；药材推荐；知识图谱；图注意力网络 1

主动学习；图片分类；弱监督学习 1

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检索范围：

排序：展示方式：

基于同类用户的个性化查询词自动推荐方法 Regular Papers-Research Articles

Dan-yang JIANG, Hong-hui CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1246-1258 doi: 10.1631/FITEE.1800010

摘要：查询词自动推荐（query auto-completion，QAC）通过预测查询词前缀对应的完整补全查询词帮助用户构造查询词。大多互联网搜索引擎利用用户的行为信息为用户提供个性化的查询词自动推荐列表。为提高推荐成功率，个性化的QAC方法需获取大量关于用户搜索兴趣和搜索意图的上下文信息。因此，这些方法通常受制于用户数据的稀疏性问题。本文提出利用同类用户的搜索记录解决用户数据的稀疏性问题，并提升个性化QAC方法的推荐性能。首先，通过主题模型得到用户的主题兴趣，建立每个用户的兴趣肖像，然后将兴趣肖像相似的用户聚集起来建立同类用户群。由于传统主题模型不能自动识别同类用户，提出两个同类用户主题模型，将主题建模与同类用户识别包含在同一个模型框架内。根据不同的同类用户识别方法，提供4个不同的基于同类用户的个性化QAC方法。所提个性化QAC方法通过同类用户的上下文信息和查询词的频率对补全的查询词排序。在公开的AOL查询词数据集上进行大量实验，并与不采用同类用户上下文信息的方法进行排序性能对比。

关键词：查询词自动推荐；基于同类用户的信息检索；主题模型

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基于最大重要度优先查询的动态剪枝算法

Kun JIANG,Yue-xiang YANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第1期页码 1-14 doi: 10.1631/FITEE.1500190

摘要：

已经研究了反向索引遍历技术来解决Web搜索引擎的查询处理性能挑战，但是仍然有很多改进的余地。我们提出了另一种新颖的穷举索引遍历方案，称为最大分数优先（LSF）检索，其中首先在具有最大上限分数的重要查询词的发布列表中选择候选者，然后对其余查询词的贡献进行全面评分。该方案可以有效地减少现有的一次性词汇（TAAT）的内存消耗和现有的一次性文档（DAAT）检索的候选选择成本，但以重新访问其余查询词语的发布列表为代价。为了进一步减少需要重新审查的发布数量，我们提出了基于LSF的有效的排名安全动态修剪技术，包括两个重要的优化方法，分别称为列表省略（LSF_LO）和部分计分（LSF_PS），它们充分利用了查询字词的重要性最终，TREC GOV2集合的实验结果表明，我们的新索引遍历方法在WAND基线上将查询延迟减少了近27％，并且与MaxScore基线相比，产生了更好的结果，而返回的结果与详尽评估相同。 >

关键词：倒排索引；索引遍历；查询延迟；最大重要度优先查询；动态剪枝

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创刊词

徐匡迪

《工程（英文）》 2015年第1卷第1期页码 6-6 doi: 10.15302/J-ENG-2015003

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基于依存关系和多义词分析的句法词嵌入 None

Zhong-lin YE, Hai-xing ZHAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 524-535 doi: 10.1631/FITEE.1601846

摘要：现有大多数词嵌入学习模型存在以下问题：（1）基于词袋上下文的模型完全忽略句子的句法结构关系；（2）每个词使用单个嵌入向量使多义词共享一个嵌入向量；（3）词嵌入往往趋向于句子上下文共性。为解决这些问题，提出一种基于依存关系和多义词分析的句法词嵌入（syntactic word embedding, SWE）。该算法主要处理：（1）基于主题模型，提出一个多义词识别算法；（2）采用符号“+”和“−”表示依存关系方向；（3）删除停用词及其依存关系；（4）引入“skip”依存关系表示依存关系之间的间接关系；（5）将基于依存关系的上下文输入到实验结果表明，SWE模型在词相似度评测任务中表现出优异性能。基于依存关系句法上下文捕获词语的语义和句法特征，使词语表现出较少的上下文主题相似性和更多的句法和语义相似性。综上，包含更多信息的SWE模型性能优于单一的词嵌入学习模型。

关键词：基于依存关系的上下文；多义词表示；表示学习；句法词向量

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非独立同分布推荐系统：推荐范式转换的综述和框架 Artical

Longbing Cao

《工程（英文）》 2016年第2卷第2期页码 212-224 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.013

摘要：

虽然推荐系统在我们的生活、学习、工作和娱乐中扮演着越来越重要的角色，但是很多时候我们收到的推荐都是不相关的、重复的，或者包含不感兴趣的产品和服务。这些差的推荐系统产生的原因来源于一个本征假设：传统的理论和推荐系统认为用户和物品是独立同分布的(IID)。本文先讨论了推荐系统的非独立同分布性，紧接着介绍了非独立同分布性原理，目的是从耦合和异构性的角度来深入阐述传统的推荐系统的固有本质。这种非独立同分布推荐系统引起了传统推荐系统范式的转化—— 从独立同分布向非独立同分布进行转化，希望能够形成高效的、相关性高的、个人订制和可操作的推荐系统。

关键词：独立同分布非独立同分布异构性关系耦合耦合学习关系学习独立同分布学习非独立同分布学习推荐系统推荐非独立同分布推荐

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基于分布式表示语义组合的查询子主题挖掘 None

Wei SONG, Ying LIU, Li-zhen LIU, Han-shi WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第11期页码 1409-1419 doi: 10.1631/FITEE.1601476

摘要：推断查询意图对于信息检索具有重要意义。查询子主题挖掘旨在找到可能的子主题，用于表示给定查询的潜在意图。由于查询较短，子主题挖掘具有挑战性。学习词或句子分布式表示推动和影响了很多领域的发展。然而，没有清晰的结论表明该分布式表示是否有助于应对查询子主题挖掘面临的挑战。提出并比较利用分布式表示的语义组合进行查询子主题挖掘。采用两种分布式表示策略：能学习任意长度文本分布式表示的段落向量（paragraph vector）以及词向量的语义组合。探索了语义组合策略和数据类型对查询表示的影响。Testbeds and Community for Information Access Research，NTCIR）提供的公开数据集上的实验结果表明，与传统语义表示相比，分布式语义表示能获得更优查询子主题挖掘性能

关键词：查询子主题挖掘；查询意图；分布式表示；语义组合

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基于机器学习的抄袭源检索的查询生成方法 Article

Lei-lei KONG, Zhi-mao LU, Hao-liang QI, Zhong-yuan HAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1556-1572 doi: 10.1631/FITEE.1601344

摘要：使用从可疑文档提取的查询来检索抄袭源已成为抄袭源检索的标准方法。从可疑文档生成查询是源检索最重要的步骤。当前研究主要使用了基于启发式的查询生成方法。然而，每个启发式方法都有其优点，不同方法生成的查询可以获得不同的源检索结果，没有一种方法生成的查询的源检索性能可以在所有的文本片段上具有统计有效性地优于其他方法。这使得基于启发式的源检索查询生成方法的性能改善主要依赖专家经验。因此，很难开发一种可以克服现有启发式方法的新方法。本文提出使用统计机器学习方法解决源检索的查询生成问题，将源检索的查询生成形式化到一个排序学习的框架下，从备选查询中选择有利于提高源检索性能的查询，力争在每个可疑文档片段上获得最优的源检索性能。据我们所知，这是第一项应用机器学习方法解决源检索查询生成问题的工作。为了解决排序学习训练用例的缺失，提出了基于现有源检索语料构建查询生成语料的方法。

关键词：抄袭检测；源检索；查询生成；机器学习；排序学习

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面向自动可视化的可解释数据变换推荐 Research Article

黄志雄1,3,李晋江2,3,华臻1,3,范琳伟4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第7期页码 1028-1044 doi: 10.1631/FITEE.2200344

摘要：在低光环境下拍摄的图像质量不佳，影响其进一步应用。为提升低光图像可视性，提出一种基于过滤—群聚注意力（FCA）的递归网络，其中主体由3个单元组成：差异关注、门控递归以及迭代残差。该网络对低光图像进行多阶段递归学习，进而提取更深层次特征信息。为算得更加精确的相关性，设计了一种关注特征通道突出性的FCA。FCA与自注意力被用以突出特征的低光区域与重要通道。此外，设计了密集连接金字塔（DenCP）来提取低光反转图的色彩特征，使图像的色彩信息损失得以补偿。在6种公开数据集上的实验结果表明，本文方法在视觉和指标上有着突出表现。

关键词：低光增强；过滤—群聚注意力；密集连接金字塔；递归网络

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自监督脓毒症治疗推荐算法 Research Articles

朱思涵1,浦剑2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第7期页码 926-939 doi: 10.1631/FITEE.2000127

摘要：本文将强化学习应用于个人治疗推荐，采用对样本不确定性进行建模并评估的方法，根据患者对治疗的反应和状态，将患者样本分为两个域，然后使用辅助迁移学习任务重建两个域的样本，使用特权学习的蒸馏方法与用于迁移学习的变分自动编码器框架关联低质量域和高质量域间的任务

关键词：治疗推荐；脓毒症；自监督学习；强化学习；电子病历

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CPU-GPU异构系统感知和预测的批处理内存调度策略 Research Article

吴子梁1,陈为1,马昱欣2,徐彤1,严凡1,吕檑1,钱中昊1,夏佳志3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第7期页码 1007-1027 doi: 10.1631/FITEE.2200409

摘要：自动可视化技术能够为不熟悉可视化设计的用户生成有意义的可视化，以支持他们的数据分析和模式发现需求。当前，主流的自动可视化方法采用聚合与过滤从原始数据抽取模式信息。尽管特征工程领域的最新进展为更加广泛的自动数据变换提供了可能，其结果却缺少可解释性，导致变换后的模式无法与原始数据特征建立联系。为应对上述挑战，我们面向自动可视化中广泛的数据变换类型，提出一种创新的可解释推荐方法。我们通过回顾既往文献总结可行的数据变换空间，通过开展预实验总结变换可解释性的度量。我们的推荐算法能够计算最优的数据变换，这种变换能够在维持可解释性的同时揭示数据的模式信息。真实场景下的使用案例与用户实验验证了我们方法的有效性。

关键词：数据变换；数据变换推荐；自动可视化；可解释性

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一种基于非线性时空效应的个性化下一个兴趣点推荐方法

孙曦,吕志民

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1273-1286 doi: 10.1631/FITEE.2200304

摘要：下一个兴趣点（POI）推荐是基于位置的社交网络（LBSN）的一项重要任务，其目标是使用历史签到数据在特定情境下为用户推荐下一个兴趣点。实验结果表明，本文所提方法的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。

关键词：兴趣点推荐时空效应长短期记忆网络注意力机制

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王旭娜,谭清美

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-980 doi: 10.1631/FITEE.1900236

摘要：传统推荐系统采用的协同过滤技术存在数据稀疏问题，同时传统的矩阵分解算法简单地将用户和项目分解为潜在因素的线性模型，这些局限性导致传统推荐算法推荐效果有限。在此情况下，出现了基于深度学习的推荐系统。当前深度学习推荐大多利用深度神经网络针对一些辅助信息建模，且在建模过程中根据输入数据类别，分别采用多条映射通路，将原始输入数据映射到潜在向量空间。然而，这些深度神经网络推荐算法忽略了不同类别数据间的联合作用可能对推荐效果产生的潜在影响。针对这一问题，本文提出一种基于多类别信息联合作用的前馈深度神经网络推荐方法——深度联合网络，以解决隐性反馈的推荐问题。另一方面，充分考虑不同类别信息的联合作用对推荐效果的影响。在公开数据集上的实验表明，我们提出的方法对现有方法有显著改进。经验证据表明，使用深度联合推荐可以提供更好推荐性能。

关键词：神经网络；深度学习；DAN；推荐

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自动驾驶地图有关政策的思考和建议

刘经南,董杨,詹骄,高柯夫

《中国工程科学》 2019年第21卷第3期页码 92-97 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.03.004

摘要：

自动驾驶地图作为实现汽车自动驾驶的关键基础设施，对于推动我国自动驾驶领域的商业化开发至关重要。现阶段，我国受地图测绘、应用和监管等相关法律法规的制度掣肘，在自动驾驶地图的产业化进程方面相对滞后。为此，本文着重分析了我国在自动驾驶地图开发、应用和管理中面临的主要政策法规问题：自动驾驶地图是否需加密的问题、自动驾驶地图部分地理信息表达受限的问题、自动驾驶地图地理信息采集资质和审图流程的问题、自动驾驶地图事故责任和保险问题、自动驾驶地图相关测试规范和测试场景问题。同时结合国内外自动驾驶领域的发展趋势，给出加快我国自动驾驶汽车开发和商业化进程的四点建议：制定自动驾驶地图管理模式、允许自动驾驶地图应用试点及有序开放、适当放开企业权限及优化审核流程、建立国家级自动驾驶地图平台

关键词：自动驾驶地图自动驾驶法规自动驾驶政策

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自适应自动程序设计及其在自动售货机中的应用

余世明,丁国正,刘立峰

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 147-150

摘要：针对自动处理的实现，提出了采用组合编码和状态冗余设计相结合的自动程序设计思想，给出了它的一个结构模型和算法。模型通过减少程序的状态切换故障（预防）和增加系统的故障恢复能力（治疗）来实现这个目标。最后，将这个设计模型部分成功地应用到自动售货机上，实际运行效果良好。

关键词：自适应状态冗余设计自动程序设计故障恢复自动售货机

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实现隐私保护个性化推荐服务 Review

王聪, 郑宜峰, 蒋精华, 任奎

《工程（英文）》 2018年第4卷第1期页码 21-28 doi: 10.1016/j.eng.2018.02.005

摘要：

推荐系统对于向用户提供个性化服务至关重要。通过个性化的推荐服务，用户可以享受各种有针对性的推荐，如电影、书籍、广告、餐馆等。此外，个性化推荐服务极大地推动了在线业务收入的增长。尽管存在诸多好处，但采用个性化推荐服务通常需要收集用户的个人数据以进行处理和分析，会让用户怀疑个人隐私遭到严重侵犯。因此，在尊重用户隐私的前提下开发实用的隐私保护技术来维护个性化推荐服务提供的数据尤为重要。在本文中，我们提供了与隐私保护的个性化推荐服务相关文献的综合调查。我们介绍了个性化推荐系统的总体架构、其中的隐私问题以及集中于隐私保护个性化推荐服务的现有研究。根据个性化推荐和隐私保护的核心支撑技术，我们对现有研究进行了分类，并对其优缺点进行了深入的讨论和对比，特别是针对隐私和推荐的准确性。与此同时，我们也确定了一些未来的研究方向。