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1. 考虑多粒度反馈的多轮对话强化学习推荐算法

姚华勇, 叶东毅, 陈昭炯

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (1): 15-21. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021111875

摘要（353）

HTML （28）

PDF （1249KB）（207）

多轮对话推荐系统（CRS）以交互的方式获取用户的实时信息，相较于基于协同过滤等的传统推荐方法能够取得更好的推荐效果。然而现有的CRS存在用户偏好捕获不够准确、对话轮数要求过多以及推荐时机不恰当等问题。针对这些问题，提出一种基于深度强化学习且考虑用户多粒度反馈信息的对话推荐算法。不同于现有的CRS，所提算法在每轮对话中同时考虑用户对商品本身以及更细粒度的商品属性的反馈，然后根据收集的多粒度反馈对用户、商品和商品属性特征进行在线更新，并借助深度Q学习网络（DQN）算法分析每轮对话后的环境状态，从而帮助系统作出较为恰当合理的决策动作，使它能够在比较少的对话轮次的情况下分析用户购买商品的原因，更全面地挖掘用户的实时偏好。与对话路径推理（SCPR）算法相比，在Last.fm真实数据集上，算法的15轮推荐成功率提升了46.5%，15轮推荐轮次上缩短了0.314轮；在Yelp真实数据集上，算法保持了相同水平的推荐成功率，但在15轮推荐轮次上缩短了0.51轮。

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2. 基于样本密度峰值的不平衡数据欠抽样方法

苏俊宁, 叶东毅

计算机应用 2020, 40 (1): 83-89. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060962

摘要（394）

PDF （1034KB）（342）

不平衡数据分类是数据挖掘和机器学习领域的一个重要问题，其中数据重抽样方法是影响分类准确率的一个重要因素。针对现有不平衡数据欠抽样方法不能很好地保持抽样样本与原有样本的分布一致的问题，提出一种基于样本密度峰值的不平衡数据欠抽样方法。首先，应用密度峰值聚类算法估计多数类样本聚成的不同类簇的中心区域和边界区域，进而根据样本所处类簇区域的局部密度和不同密度峰值的分布信息计算样本权重；然后，按照权重大小对多数类样本点进行欠抽样，使所抽取的多数类样本尽可能由类簇中心区域向边界区域逐步减少，在较好地反映原始数据分布的同时又可抑制噪声；最后，将抽取到的多数类样本与所有的少数类样本构成平衡数据集用于分类器的训练。多个数据集上的实验结果表明，与现有的RBBag、uNBBag和KAcBag等欠抽样方法相比，所提方法在F1-measure和G-mean指标上均取得一定的提升，是有效、可行的样本抽样方法。

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3. 云变异人工蜂群算法

林小军叶东毅

计算机应用 2012, 32 (09): 2538-2541. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02538

摘要（1531）

PDF （577KB）（622）

针对传统人工蜂群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于云模型的改进人工蜂群算法。通过正态云算子计算候选位置,自适应调整算法的局部搜索范围,以提高算法的收敛速度和勘探能力。为保持种群多样性,引入一个新的概率选择策略,使较差的个体具有较大的选择概率,并且利用历史最优解探索新的位置。标准复合函数测试表明,改进算法的收敛速度和求解精度得到提升,优于一些新近提出的改进人工蜂群算法。

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4. 粗糙K-Modes聚类算法

李仁侃叶东毅

计算机应用 2011, 31 (01): 97-100.

摘要（1406）

PDF （607KB）（1040）

Michael K.Ng等人提出了新K-Modes聚类算法，它采用基于相对频率的启发式相异度度量方法，有效地提高了聚类精度，但不足的是在计算各类的属性分类值频率时假定类中样本对聚类的贡献相同。为了考虑类中样本对类中心的不同影响，提出一种粗糙K-Modes算法，通过粗糙集的上、下近似度量数据样本在类内的重要性程度，不仅可以获得比新K-Modes算法更好的聚类效果，而且可以在保证聚类效果的基础上降低白亮等人提出的基于粗糙集改进的K-Modes算法的计算复杂度。对几个UCI的数据集的测试实验结果显示出新算法的优良性能。

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5. 基于加权的不完备非负矩阵分解算法

杨志君叶东毅

计算机应用 2010, 30 (05): 1280-1283.

摘要（296）

PDF （843KB）（1013）

非负矩阵分解(NMF)作为一种特征提取与数据降维的新方法，相较于一些传统算法，具有实现上的简便性,分解形式和分解结果上的可解释性等优点。但当样本矩阵不完备时，NMF无法对其进行直接分解。提出一种基于加权的不完备非负矩阵分解(NMFI)算法，该算法在处理不完备样本矩阵时，先采用随机修复的方法降低误差，再利用加权来控制各样本的权重，尽量削弱缺损数据对分解结果产生的干扰。此外，NMFI算法使用区域权重来进一步减少关键区域数据缺损对分解产生的影响。实验结果表明，NMFI算法能有效提取样本中残余数据的信息，减少缺损数据对分解结果的影响。

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6. 基于层次聚类的差异化属性约简算法

汤周文叶东毅

计算机应用

摘要（1666）

PDF （467KB）（834）

属性约简是粗糙集用于数据分析的一个重要概念，提出了一个计算差异化属性约简的算法。利用自底向上的聚合层次聚类方法对决策表的条件属性集进行聚类,得到条件属性集的k个划分，然后对这k个属性子集进行后处理操作而得到k个有较大差异的约简属性集。实验结果表明了算法的有效性。

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7. 基于免疫粒子群优化的最小属性约简算法

廖建坤叶东毅

计算机应用

摘要（1901）

PDF （710KB）（1190）

把求决策表最小属性约简问题归结为一个01组合优化问题，为该问题定义了合理的粒子适应度函数，提出了一种把免疫接种、免疫测试机制与二进制粒子群算法相结合的混合算法用于求解该问题。对UCI数据表的实验结果表明该算法在获得更优解的同时,仍具有较快的运算速度。多种算法的比较结果表明了该算法的有效性和可行性。

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8. 基于多维特征向量及ANN技术的色彩传递算法

滕秀花陈昭炯叶东毅

计算机应用

摘要（1674）

PDF （1022KB）（1226）

灰度图像色彩传递可以实现对灰度图像的自动上色处理。分析了目前色彩传递的经典算法——Welsh算法，指出了该算法存在的两大不足之处，提出了一种包含高频纹理信息的向量式像素点描述方式，并结合最近邻域搜索算法（ANN），提出了一种新的色彩传递算法,弥补了传统算法的不足，使灰度图像的彩色化效果有了较大改进。

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