基于用户会话的TF-Ranking推荐方法

基于用户会话日志,提出了一种融合XGBoost和门控循环单元网络的TF-Ranking推荐方法。该方法利用门控循环单元学习用户行为。首先,利用XGBoost进行特征提取,克服了传统方法中数据模型复杂的缺陷,使数据模型在保持原始属性的基础上大大降低了复杂度;其次,利用改进后的Dropout网络对数据进行处理,使得召回率提高了1.32%;最后,基于Learning to Rank与Pairwise方法训练用户会话数据,尽可能为用户提供一个与查询内容相关性较强的正向排序推荐清单。实验在Trivago RecSys Challenge 2019数据集上进行。结果表明,所提出的推荐算法在召回率和平均倒数排名上均有提高,而且可以应用于大规模数据推荐。     

Assessing the Macroeconomic Forecasting Performance of Boosting: Evidence for the United States,the Euro Area and Germany

The use of large datasets for macroeconomic forecasting has received a great deal of interest recently. Boosting is one possible method of using high‐dimensional data for this purpose. It is a stage‐wise additive modelling procedure, which, in a linear specification, becomes a variable selection device that iteratively adds the predictors with the largest contribution to the fit. Using data for the United States, the euro area and Germany, we assess the performance of boosting when forecasting a wide range of macroeconomic variables. Moreover, we analyse to what extent its forecasting accuracy depends on the method used for determining its key regularization parameter: the number of iterations. We find that boosting mostly outperforms the autoregressive benchmark, and that K‐fold cross‐validation works much better as stopping criterion than the commonly used information criteria. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

分割式图象频域增强及其改进方法

针对扫描后的图象受原因和印刷质量、原因纸的磨损、扫描仪的分辨率等多种因素的制约，采用分割式频域增强办法对图象进行处理，并结合空域增强方法在此基础上进一步改进，最后得到了较好的图象增强效果。     

基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型研究

焦炭是高炉炼铁的重要原料,其质量是影响铁水质量和高炉顺行的重要因素,针对焦炭质量存在检验难、滞后性、预测误差大等问题,提出一种基于梯度提升决策树算法的焦炭预测模型;结合专家经验与相关性分析方法,深入研究配合煤质量对焦炭质量的影响;最后利用配合煤质量指标对焦炭质量指标灰分、硫分、耐磨强度、抗碎强度进行建模预测;根据某焦化厂历史生产数据对模型进行评估,实验结果表明:基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型相较于线性回归模型、随机森林模型,决策树模型误差小、准确率高,可以为焦化厂配煤炼焦提供一定的理论依据。     

FOIL分类器的实现及其优化

利用FOIL(一阶规则学习)算法提取文档对应的一阶规则,并用之于Web中文文档的分类.同时,对FOIL分类器进行改进,如:控制每个类别的规则数量;对规则前提进行剪枝;对无法识别的文档生成缺省规则;充分利用Web文档的半结构性等.仿真实验结果表明,本文所作的改进使分类器的各项性能均得到了很大程度的提高.     

一种降低误分类代价的权值分布优化算法

提出一种降低误分类代价的权值分布优化算法,其核心思想是在连续的提升过程中获得一系列的弱分类器,根据训练实例代价因子的大小及分类的结果不断更新训练集的分布,以减小累积的误分类代价。验证明这种改进后的算法减小了累积误分类代价。     

三种机器学习模型在太湖藻华面积预测中的应用

基于2014—2018年太湖气象水文水质数据与卫星遥感数据,分别采用支持向量机(SVM)、长短记忆神经网络(LSTM)、极端梯度提升树(XGBoost)模型模拟全太湖、贡湖、南部沿岸区、中西北湖区的蓝藻水华(简称藻华)面积。结果表明:(a)XGBoost全太湖与分区藻华面积回归模型模拟效果较好,其次是SVM、LSTM回归模型;不同时间尺度下SVM、XGBoost回归模型对全太湖藻华面积模拟结果偏小,但有效模拟了藻华的发展趋势。(b)XGBoost分类模型在全太湖、中西北湖区模拟准确率较高,优于SVM、LSTM分类模型;在贡湖、南部沿岸区,3种分类模型准确率均较高。(c)以当天、提前1 d的气象水文水质因子作为全太湖与分区藻华面积模型输入,XGBoost回归与分类模型模拟精度较高、稳健性较好,预测应用情景较好。     

一种基于lightGBM框架改进的GBDT风力发电机叶片开裂预测方法

风力发电机叶片开裂直接影响风力发电机运行,采用梯度提升决策树算法与基于lightGBM框架改进的梯度提升决策树算法对风力发电机叶片开裂进行预测。对比分析了预测准确度与可行性。基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法分析的风力发电机运行数据得出的预测结果优于梯度提升决策树算法,且对于风力发电机叶片开裂预测准确度较高,并具有实用价值。同时该算法能够大幅降低样本中的无效数据,减少计算量。其独立特征合并能够使得划分点特征数量降低,提高风力发电机叶片开裂预测的准确性。最后,风力发电机叶片开裂预测实验结果表明,基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法取得了更好的预测结果,计算量更小且能够准确预测风力发电机叶片开裂故障。     

基于特征增强的对抗哈希跨模态检索

在跨模态检索任务中,哈希方法由于其检索效率高效、储存成本低廉而被广泛应用。但是,这些方法很少关注如何去弥补主体网络将高维特征转换为哈希码的过程中所丢失的特征信息。为解决这些问题,本文提出了一种特征增强对抗跨模态哈希(Feature Boosting Adversarial Hashing for Cross-Modal, FBAH)方法。FBAH方法将子空间学习与对抗学习相结合,来减少不同模态数据的差异性。另外,构造一种类残差模块,它可以将筛选出具有区别性的特征绕过主体网络直接输入到哈希空间进行特征增强。这样,生成的哈希码能够具有更多的原始特征信息。最后,通过带有分支网络的线性分类器在标签空间进行两种方式的预测,并最小化与真实标签的差距来保证语义的不变性。本文选择两个跨模态检索任务中常用的大型数据集进行大量实验,结果表明FBAH方法的性能优于目前7种较为先进的跨模态哈希方法。     

基于机器学习混合模型的滑坡易发性评价

安康市汉滨区地质环境脆弱,滑坡频发对当地居民生命财产安全造成严重威胁,针对该区域进行滑坡易发性评价是滑坡防治的有效措施。自适应提升模型和随机森林模型作为新颖的集成学习方法被应用至中外滑坡易发性评价研究中,但基于两者的混合模型在滑坡易发性中的应用研究尚未开展。为对比混合模型与单一模型的滑坡易发性评价精度,根据地质灾害详查资料圈定509处滑坡,结合研究区地质环境背景,选取高程、坡度、坡向、年均降雨量、地层岩性等13类因子进行评价。受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)结果表明,同单一模型相比,混合模型的训练集正确率和验证集预测率均为最高;混合模型的高易发区滑坡密度达到1.94,高于随机森林(1.86)和自适应提升模型(1.68);通过区内三处历史滑坡进行验证,结果显示区划结果与滑坡分布相吻合,说明自适应提升-随机森林混合模型可作为滑坡易发性评价的新方法,其区划结果可为滑坡防治与土地利用规划提供借鉴。