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1. 基于PU学习的建议语句分类方法

张璞, 刘畅, 李逍

计算机应用 2019, 39 (3): 639-643. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081759

摘要（711）

PDF （880KB）（454）

建议挖掘作为一项新兴研究任务，具有重要的应用价值。针对传统建议语句分类方法所存在的规则复杂、标注工作量大、特征维度高、数据稀疏等问题，提出一种基于PU学习的建议语句分类方法。首先，使用简单规则从无标注评论集合中选择建议语句的正例集合；然后，为了降低特征维度，缓解数据稀疏性，在自编码神经网络（Autoencoder）特征空间中使用Spy技术划分可靠反例集合；最后，利用正例集合和可靠反例集合来训练多层感知机（MLP）对剩余的无标注样例进行分类。该方法在中文数据集上的F1值和准确率值分别达到81.98%和82.67%，实验结果表明，该方法能够有效地对建议语句进行分类，且不需要对数据进行人工标注。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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2. 云模型图像置乱算法

范铁生张忠清孙静罗雪春陆贵强张璞

计算机应用 2013, 33 (09): 2497-2500. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2497

摘要（610）

PDF （704KB）（471）

针对目前数字图像置乱算法在双重置乱方面的欠缺问题,提出一种新的云模型图像置乱算法。该算法利用三维云模型生成的函数值来改变图像像素位置和像素值,实现了双重置乱。经实验验证以及定量定性分析,置乱图像呈现白噪声,真正实现了图像置乱,并不存在周期性恢复的安全问题,该算法能较快达到理想的置乱效果,且能抵抗一定的剪切、加噪、滤波以及缩放攻击；证明了该算法的有效性和合理性,可以较好地应用于图像置乱。