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1. 基于注意力机制的卷积双向长短期记忆模型跨领域情感分类方法

龚琴, 雷曼, 王纪超, 王保群

计算机应用 2019, 39 (8): 2186-2191. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010096

摘要（706）

PDF （873KB）（531）

针对现有跨领域情感分类方法中文本表示特征忽略了重要单词的情感信息，且在迁移过程中存在负迁移的问题，提出一种基于注意力机制的卷积-双向长短期记忆（AC-BiLSTM）模型的知识迁移方法。首先，利用低维稠密的词向量对文本进行向量表示；其次，采用卷积操作获取局部上下文特征之后，通过双向长短期记忆（BiLSTM）网络充分考虑特征之间的长期依赖关系；然后，通过引入注意力机制考虑不同词汇对文本的贡献程度，同时为了避免迁移过程中出现负迁移现象，在目标函数中引入正则项约束；最后，将在源领域产品评论训练得到的模型参数迁移到目标领域产品评论中，并在少量目标领域有标注数据上进行微调。实验结果表明，与AE-SCL-SR方法和对抗记忆网络（AMN）方法相比，AC-BiLSTM方法的平均准确率分别提高了6.5%和2.2%，AC-BiLSTM方法可以有效地提高跨领域情感分类性能。

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2. 基于Retinex理论的多曝光图像融合算法

王克强, 张雨帅, 王保群

计算机应用 2019, 39 (7): 2087-2092. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112382

摘要（541）

PDF （994KB）（284）

多曝光图像融合技术是将一组场景相同但曝光程度不同的图像序列直接融合成为一幅含有更多场景细节信息的高质量图像。针对现有算法局部对比度差和色彩失真的问题，结合Retinex理论模型提出了一种新的多曝光图像融合算法。首先，基于Retinex理论模型，利用光照估计算法将曝光序列图像分为入射光分量序列和反射光分量序列，然后分别采用不同的融合方法对这两组序列进行处理。对于入射光分量，要保证场景的全局亮度的变化特性并且削弱过曝光和欠曝光区域的影响；而对于反射光分量，要采用适度曝光的评价参数来更好地保留场景的色彩及细节信息。分别从主观和客观两方面对所提算法进行了分析。实验结果表明，同传统基于图像域合成的算法相比，该算法在结构相似度（SSIM）上平均提升了1.7%，另外在图像色彩和局部细节上的处理效果更好。

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3. 基于标签权重的协同过滤推荐算法

雷曼, 龚琴, 王纪超, 王保群

计算机应用 2019, 39 (3): 634-638. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071521

摘要（1739）

PDF （830KB）（518）

针对传统协同过滤推荐算法中由于相似度计算导致推荐精度不足的问题，提出一种基于标签权重相似度量方法的协同过滤推荐算法。首先，通过改进当前算法中标签权重的计算，并构成用户-标签权重矩阵和物品-标签权重矩阵；其次，考虑到推荐系统是以用户为中心进行推荐，继而通过构建用户-物品关联矩阵来获取用户对物品最准确的评价和需求；最后，根据用户-物品的二部图，利用物质扩散算法计算基于标签权重的用户间相似度，并为目标用户生成推荐列表。实验结果表明，与一种基于"用户-项目-用户兴趣标签图"的协同好友推荐算法（UITGCF）相比，在稀疏度环境为0.1时该算法的召回率、准确率和F1值分别提高了14.69%、9.44%、17.23%。当推荐项目数量为10时，三个指标分别提高了17.99%、8.98%、16.27%。结果表明基于标签权重的协同过滤推荐算法可有效提高推荐结果。

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4. 一种基于标签权重的协同过滤推荐算法

雷曼龚琴王纪超王保群

录用日期: 2018-09-17