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1. 面向不平衡微博数据集的转发行为预测方法

赵煜, 邵必林, 边根庆, 宋丹

计算机应用 2015, 35 (7): 1959-1964. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.07.1959

摘要（389）

PDF （980KB）（573）

针对微博转发预测方法研究中的数据集不平衡问题,提出了一种融合过采样技术和随机森林(RF)算法的微博转发行为预测方法。首先,定义了个体信息、社交关系和微博主题3类与微博转发行为相关的特征,并基于信息增益算法实现了关键特征选取;其次,综合微博特征数据的特点来改进少数类样本合成过采样技术(SMOTE),对原始数据集进行非参数概率分布估计,并根据近似概率分布对数据集进行过采样处理,从而使正反例数据量达到平衡;最后,利用随机森林算法,依据微博转发关键特征进行分类器训练,并利用袋外(OOB)数据误差估计来分析和设置随机森林算法的相关参数。通过与基于决策树(DT)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)和随机森林等算法的微博转发预测方法进行对比,所提方法整体性能优于基准方法中性能最优的SVM方法,召回率提高了8%,F值提高了5%。实验结果表明,所提方法在实际应用中能够有效提高微博转发行为预测的准确率。

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2. 基于局部灰度熵的人体检测方法

黎蔚赵煜陈家新胡明合

计算机应用 2011, 31 (06): 1613-1616. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01613

摘要（1184）

PDF （821KB）（455）

针对造成低对比度环境下运动人体检测困难的两个主要因素：拍摄时光线昏暗和拍摄时距离较远，引入局部灰度熵概念，根据局部灰度熵可以准确地反映样本的离散程度且与样本的灰度均值无关这一原理，提出基于局部灰度熵的人体目标检测算法。建立背景模型，运用泰勒展开式简化局部灰度熵计算公式，计算邻域窗口内运动物体与背景模型的局部灰度熵值之差，通过检测率与虚警率对算法进行的评价, 得到两种低对比度情况下可以获取运动人体目标的局部灰度熵差值的最佳阈值。实验结果表明，在低对比度环境下，基于局部灰度熵的人体检测算法能够有效地检测出运动人体目标。

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4. 基于生物记忆原理的入侵检测模型

黄光球赵煜

计算机应用 2009, 29 (05): 1279-1284.

摘要（1321）

PDF （950KB）（1263）

利用生物记忆原理中的记忆存储、更新与遗忘原理，建立一种基于生物记忆原理的入侵检测模型。在本模型中，利用瞬时记忆衰减更新速度快且对外界信息反应敏感的特点，对异常数据进行及时检测，尽可能较早地阻止入侵的发生；短时记忆和长时记忆可以随着异常访问频度调整记忆强度并进行相互转化，以达到最佳的记忆效果。短时记忆容量限制和记忆库自动更新清理机制能有效地节省入侵检测系统资源消耗，将更多空间用于存储重要信息。实践检验发现，该模型能实时追踪最新动态，借助记忆库对旧信息进行选择性更新和遗忘，并对未知入侵行为做出及时、高效、准确的判断。