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关键词

智能制造 61

人工智能 43

信息技术 39

能源 38

农业科学 35

可持续发展 35

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工程管理 26

医学 24

增材制造 24

机器学习 23

绿色化工 20

数值模拟 19

神经网络 19

遗传算法 19

创新 16

发展 14

管理 14

仿真技术 13

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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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基于个性化主题模型的用户生成内容推荐 Article

Wei ZHANG, Jia-yu ZHUANG, Xi YONG, Jian-kou LI, Wei CHEN, Zhe-min LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第5期页码 708-718 doi: 10.1631/FITEE.1500402

摘要：互联网服务中有很多用户生成的内容（User-generated content, UGC），例如博客，微博等。在这些系统中，需要推荐算法来帮助用户过滤海量的内容。然而，传统的推荐模型没有考虑用户和内容之间的创作关系。本文中，我们验证了：通过引入创作关系信息，可以显著提高推荐算法的各项指标。基于层次主题模型和矩阵分解模型，我们构造了一个新的推荐模型。实验证明我们的新模型显著的优于其它已有模型，并且可以为用户和内容对应的主题给出直观解释。另外，由于从用户生成的内容我们可以推测其兴趣偏好，因此可以解决冷启动问题。

关键词：用户生成内容；协同过滤；矩阵分解；层次主题模型

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基于自适应在线双词主题模型的应用程序评论新兴主题识别 Research Article

周芄1,王勇1,2,高翠芸3,杨非4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第5期页码 678-691 doi: 10.1631/FITEE.2100465

摘要：应用程序评论中的新兴主题突出了用户在一定时期内关注的主题（如软件漏洞）。准确、及时地识别新兴主题能帮助开发者更有效地更新应用程序。已有文献基于主题模型或聚类方法识别应用程序评论中的新兴主题。然而，由于评论文本长度较短，提供的信息有限，新兴主题识别准确率较低。为解决该问题，提出一种改进的新兴主题识别方法（IETI）。首先采用自然语言处理技术减少评论文本中的噪音数据，然后使用自适应在线双词主题模型识别评论中的新兴主题。最后利用新兴主题中相关的短语和句子解释新兴主题的含义。采用官方更新日志作为新兴主题的评估标准，选择6个常见的应用程序对IETI进行评估。实验结果表明，IETI在识别新兴主题方面优于传统方法，短语标签F1值增量为0.126，句子标签F1值增量为0.061。我们在Github（https://github.com/wanizhou/IETI）上发布了IETI的代码。

关键词：应用程序评论；新兴主题识别；主题模型；自然语言处理

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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：抄袭源检索是抄袭检测的核心任务。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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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。在国家信息学研究所信息获取研究试验平台和社区（National Institute of Informatics Testbeds and Community for Information AccessResearch，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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词加权有监督主题模型：多标签文本分类 None

Yue-peng ZOU, Ji-hong OUYANG, Xi-ming LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 513-523 doi: 10.1631/FITEE.1601668

摘要：有监督主题模型已成功应用于多标签文本分类任务。这些已有模型忽略单词类别频率信息，即训练集中单词出现的类别数量，对分类任务的影响。对此引入类别频率信息，提出一个类别频率词权重方法（class frequency weight, CF-weight）。CF-weight方法基于如下假设：具有较高（或较低）类别频率的单词在分类问题中具有较低（或较高）判别力。将CF-weight方法应用于L-LDA和dependency-LDA模型。实验结果表明，相比传统有监督主题模型，基于CF-weight的模型在多标签分类性能上具有优势。

关键词：有监督主题模型；多标签分类；类别频率；有监督隐含狄利克雷分配模型；判别隐含狄利克雷分配模型

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通过分析目标制品间的紧密关系改进基于信息检索的需求追踪恢复 Research Articles

汪海娟1,沈国华1,2,3,黄志球1,2,3,俞垚慎1,陈凯1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第7期页码 957-968 doi: 10.1631/FITEE.2000126

摘要：需求追踪是一项重要且昂贵的任务，它创建了从需求到不同软件制品的追踪链。这些追踪链可以帮助工程师节约软件维护时间并降低维护复杂性。信息检索技术在需求追踪中应用广泛。它使用软件制品之间的文本相似性来创建链接。然而，如果两个制品不共享或仅共享少量单词，信息检索性能可能非常差。已有一些方法通过考虑目标制品之间的关系来增强信息检索，但它们仅限于代码，而无法应用于其他类型的目标制品。为克服这一局限，本文提出一种将信息检索方法与目标制品间的紧密关系相结合的自动化方法。具体地，我们增加了对目标制品间紧密关系的考虑，而不仅仅是从需求到目标制品的文本匹配。此外，在考虑目标制品间的关系时，该方法并不局限于目标制品的类型。我们在5个公共数据集上进行了实验，并考虑了需求和不同类型的软件制品之间的追踪链。结果表明，在相同的查全率下，5个数据集的查准率较之基线方法分别提高40%、8%、20%、4%和6%。

关键词：需求追踪；信息检索；紧密关系；目标制品

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利用流形学习进行基于图像的三维模型检索 None

Pan-pan MU, San-yuan ZHANG, Yin ZHANG, Xiu-zi YE, Xiang PAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第11期页码 1397-1408 doi: 10.1631/FITEE.1601764

摘要：提出一种基于图像的三维模型检索新框架。把查询的图像建模为欧氏空间的一个点，把三维模型所有投影视图建模为一个对称正定矩阵，并视该对称正定矩阵为黎曼流形上的一个点。于是，基于图像的三维模型检索简化为欧氏空间到黎曼流形上的度量学习。为解决异质匹配问题，把欧式空间和对称正定矩阵黎曼空间映射到同一个高维希尔伯特空间，极大缩小彼此之间语义鸿沟。实验结果表明，该方法相较目前最新基于图像的三维模型检索方法有一定优势。

关键词：模型检索；欧式空间；黎曼流形；希尔伯特空间；度量学习

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基于对齐自修正的鲁棒跨模态检索 Research Article

郭金一1,丁洁玉2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1403-1415 doi: 10.1631/FITEE.2200514

摘要：跨模态检索通过为不同模态数据建立一致的对齐方式来实现模态间的相互检索。目前多种跨模态检索方法已被提出并取得良好性能。这些方法使用干净对齐的跨模态数据进行训练。虽然这些数据在语义上是匹配的，但相较于互联网上容易获得的噪声对齐的数据（即成对但在语义上不匹配），标注成本很高。当用噪声对齐的数据训练这些模型时，它们的性能会急剧下降。因此，本文提出一种对齐自修正的鲁棒跨模态检索算法（RCAR），显著降低了噪声数据对模型的影响。具体来说，RCAR首先进行多任务学习，减缓模型对噪声数据的过拟合，使数据分离。然后，利用两成分的贝塔混合模型将数据分为干净数据和噪声数据，并根据后验概率修正对齐标签。此外，在噪声对齐范式中定义两种噪声类型：部分噪声数据和完全噪声数据。实验结果表明，与当下流行的跨模态检索方法相比，RCAR在两种类型的噪声下都能取得更稳健的性能。

关键词：跨模态检索；鲁棒学习；对齐修正；贝塔混合模型

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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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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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战略性新兴产业多领域知识融合路径研究——基于引用网络和文本信息的分析

刘宇飞,苗仲桢,黎凌峰,孔德婧

《中国工程科学》 2020年第22卷第2期页码 120-129 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.02.016

摘要：

针对战略性新兴产业开展技术融合过程分析，有助于深入理解产业技术的产生过程和发展规律，从而捕捉领域发展动向、推动产业健康发展。本文针对战略性新兴产业中呈现融合发展趋势且备受社会关注的高端装备制造、新一代信息技术、新医药、新能源4个技术领域进行多案例研究，以期识别出技术融合发展的路径和程度。采用基于引用网络和文本信息的知识融合路径分析方法，使用图神经网络同时将论文的引用网络、标题和摘要信息编码为向量；分析4个技术领域的论文数据，识别出了 5 条技术融合路径。研究结果表明，信息技术与数控设备技术、生物医药与太阳能光伏技术均呈现深度融合的趋势，且前者的融合程度更为深入；数控设备与太阳能光伏技术、信息技术与太阳能光伏技术也呈现融合趋势，但限于发展时间较短而显融合程度较浅；数控设备与生物医药技术领域尚未呈现融合发展的趋势。

关键词：新兴产业知识融合图神经网络引用网络主题模型

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基于内容和引用的科研文献的主题发现和演化 Article

Hou-kui ZHOU, Hui-min YU, Roland HU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1511-1524 doi: 10.1631/FITEE.1601125

摘要：科研文献数据库中的重要主题随时间的演化的方式已经越来越受到全球研究者的关注。在一个科研论文数据集中，任何一篇论文可以被认为是由组成论文本身的词和论文引用的文献所组成的。在本文中，我们提出了一种名为“Citation-content-LDA (latent Dirichlet allocation)”的主题发现方法，该方法在一个概率生成模型中同时生成文献的引用关系和文献本身的词Citation-content-LDA模型利用了一种两层结构的主题模型，即利用引用信息生成父主题和利用文本信息生成子主题。模型参数通过吉布斯采样算法来估计。我们还提出了一个主题演化算法，该算法包括主题分割和主题间依赖关系计算两个步骤。模型和主题演化算法，证明了我们提出的算法能有效的发现重要的主题和反映重要研究主题的主题演化情况。

关键词：主题提取；主题演化；评价方法

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论文演化图：学术文献多视角结构化检索 None

Dan-ping LIAO, Yun-tao QIAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第2期页码 187-205 doi: 10.1631/FITEE.1700105

摘要：学术文献检索关注于选取最可能符合用户信息需求的论文。目前大部分检索系统局限于输出相关文献列表，而这些检出文献相互独立。本文旨在揭示检索结果的相互关系。提出一种为学术文献建立结构化检索结果的方法，称为论文演化图（PEG）。PEG采用多个演化链描述查询输入信息在不同主题方向的演化情况。通过论文作者、参考文献引用、论文内容信息这3个视角，PEG能够发现文献之间各种潜在关系，并多视角展示文献演化过程。该文献检索系统支持关键词、单篇论文、双论文3种查询方式。PEG构造主要有3个步骤：首先，采用元图分解法把文献软聚合为多个群落，获取每篇论文的主题分布；其次，从与查询相关的文献群落中提取主题连贯性演化链。每条演化链反映查询信息的某一视角；最后，提取的演化链组合形成论文演化图，可以覆盖查询涉及的所有主题。基于真实文献数据库的实验结果表明，该方法能够建立对用户有意义的论文演化图。

关键词：论文演化图；学术文献检索；元图分解；主题连贯性

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基于元胞自动机的多自主体人员行为模型及其在性能化设计中的应用

方伟峰,杨立中,黄锐

《中国工程科学》 2003年第5卷第3期页码 67-71

摘要：

目前性能化设计规范一个最主要的特点是从强调财产保护转变到强调生命安全保护，因此对建筑物内人员行为特征和运动规律的研究正越来越受到人们的重视。元胞自动机模型在交通流研究中的应用已经开展多年并取得了很多有用的成果，但涉及人的行为特征的研究往往十分复杂，在这方面利用自主体来研究具有较大的优势。给出的模型结合了这两方面各自的优势，是在元胞自动机交通流、行人流基本框架上建立起的多自主体人员行为模型，它对评估建筑物的设计方案具有很好的参考作用。