重排序
重排序的相关文献在1990年到2022年内共计262篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、机械、仪表工业、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文66篇、会议论文6篇、专利文献9033篇;相关期刊50种,包括时代人物、管理工程学报、运筹与管理等;
相关会议6种,包括2017第十九届中国科协年会、2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)、第六届全国信息检索学术会议等;重排序的相关文献由602位作者贡献,包括柯雅珠、程翔、J·秋山等。
重排序
-研究学者
- 柯雅珠
- 程翔
- J·秋山
- P·布朗
- W·克利福德
- 井佩光
- 冀中
- 李天瑞
- 苏育挺
- 高军
- C·R·凯夫
- D·帕尼
- M·阿布达拉
- 任俊彦
- 刘伟
- 刘锋
- 叶凡
- 吉格纳舒·帕里克
- 孙辉
- 希亚姆·卡普尔
- 张博文
- 杨博
- 汤明
- 王建军
- 王洪元
- 甘新标
- 穆长富
- 黄佳森
- 龚春叶
- A·-R·阿德尔-塔巴塔拜
- A·M·胡洛姆
- A·古普塔
- A·本森
- A·梅朗
- A·梅杰里
- A·科巴里
- B·K·朗根多夫
- C·K·加纳帕蒂
- D·J·哈里曼
- D·克罗克斯福特
- E.E.雷特
- F·A·穆加希德
- G·-Y·吕
- G·雷卡亚本-奥斯曼
- H·斯特拉科夫斯基
- J.S.多德森
- J.斯图彻里
- J·B·索里亚加
- J·E·斯密
- J·王
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李擎;
胡伟阳;
李江昀;
刘艳;
李梦璇
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摘要:
对深度学习在行人重识别领域的应用现状进行总结与评价.首先,对行人重识别进行介绍,包括行人重识别的应用场景、数据集与评价指标,并对基于深度学习的行人重识别的基本方法进行总结.之后,针对行人重识别的研究现状,将近年来国内外学者的研究工作归纳为基于局部特征、基于生成对抗网络、基于视频以及基于重排序4个方向,并对每个方向所使用的方法分别进行梳理、性能对比以及总结.最后,对行人重识别领域现存的问题进行了分析与讨论,并探讨了行人重识别未来的发展方向.
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曾奕斌;
葛红
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摘要:
针对现有跨模态检索方法不能充分挖掘模态之间的相似性信息的问题,提出一种基于语义融合和多重相似性学习(CFMSL)方法。首先,在特征提取过程中融合不同模态的语义信息,加强不同模态特征间的交互,使得模型能够充分挖掘模态间的关联信息。然后,利用生成器将单模态特征和融合模态特征映射到公共子空间中,通过最大化锚点与正例样本之间的相似性和最小化锚点与负例样本间的相似性得到具有判别性的特征进行模态对齐。最后,基于决策融合方式对相似性列表进行重排序,使得最终排序结果同时考虑单模态特征和融合模态特征,提高检索性能。通过在Pascal Sentences、Wikipedia、NUS-WIDE-10K这3个广泛使用的图文数据集上进行实验,实验结果表明CFMSL模型能够有效提高跨模态检索任务的性能。
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郑楷;
田秀霞;
卢官宇;
张玉秀
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摘要:
针对目前XACML存在的策略评估效率低下的问题,从规则聚类和规则重排序两方面对XACML策略做出了优化。依据访问控制规则间的相似度,采用基于密度的规则聚类算法,将大规模策略集分解为多个小规模的规则簇。计算中心将访问请求转发到相似度最高的规则簇,规则匹配器搜寻访问请求适配的规则,从而避免访问请求全量遍历策略集。基于规则优先度,采用规则重排序算法将高优先级规则置于簇内前端,并遵循“首次出现优先”的规则合并算法搜索适配规则,减少访问请求与规则的比较次数。实验结果表明,提出的策略优化方法能够有效提高XACML策略评估性能,与SUNXACML、SBA-XACML相比有较大提升。
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刘浩翰;
曲昕彤;
贺怀清
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摘要:
针对提升推荐系统中多样性的问题,提出基于NeuMF的NDMF模型.完善推荐多样性特征,定义复合用户活跃度和项目多样性推荐因子,并配合多层感知机挖掘用户-项目的深层交互;对推荐列表进行重排序,即通过多样性特征对项目的预测分数进行相应降权,进一步提高多样性.实验结果表明,在牺牲较少精确度(牺牲了0.02左右)的条件下,该模型可大幅提升推荐的多样性(提升了0.09左右),保证用户对推荐结果的满意度.
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周前前;
刘骊;
刘利军;
付晓东;
黄青松
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摘要:
民族服饰图像具有不同民族风格的服装款式、配饰和图案,导致民族服饰图像细粒度检索准确率较低.因此,文中提出细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法.首先,基于自定义的民族服饰语义标注,对输入图像进行区域检测,分别获得前景、款式、图案和配饰图像.然后在全卷积网络结构的基础上构建多分支的全局-局部特征提取模型,对不同区域的服饰图像进行特征提取,分别获得全局、款式、图案和配饰的卷积特征.最后,先对全局特征进行相似性度量,得到初步检索结果,再使用Top-50检索结果的局部特征与查询图像的局部特征进行重排序,优化排序并输出最终的检索结果.在构建的民族服饰图像数据集上的实验表明,文中方法有效提高民族服饰图像检索的准确率.
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李伟明
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摘要:
东亚文化之都非遗千年古街风貌区是泉州市区保存最完整的古街区,保留着大量具有历史原貌的建筑,是联合国认定的海上丝绸之路起点、中国2021年唯一申遗城市。世遗的核心景点开元寺、钟楼、东西塔、西湖等地标坐落于标杆区内。泉州移动致力于保障古街风貌区内网络体验,通过5G的融入进一步促进文化的保护和传承。
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王小鹏
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摘要:
知识图谱的实体对齐问题是知识融合中的关键问题,已成为近年来的研究热点。笔者引入双向对偶关系图神经网络(RDGCN)模型对课程迭代式实体对齐模型进行改进,并设计一个择优选择迭代模型。首先,对每次的迭代结果进行分析汇总,并使用扩展性的候选置信对方法;其次,在迭代式训练中,按度数比重进行训练;最后,在初步实体对齐训练的结果上重新排序,使用POINTSEBERT模型优化实体对齐效果。实验表明,该模型方法具有一定的改进效果。
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戴臣超;
王洪元;
曹亮;
殷雨昌;
张继
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摘要:
将行人检测算法和行人重识别算法相结合,提出一种多目标跨摄像头跟踪算法,该算法由行人检测、行人重识别和行人数据关联三大模块组成.首先利用基于YOLOv3的行人检测改进算法检测视频中出现的行人,并保存视频号、帧号和行人的全身位置信息;其次,利用基于生成对抗网络和重排序的行人重识别改进算法,为已检测的行人图片赋予一个标签;最后整合前两步得到的行人信息,生成包含视频中所有行人信息的JSON(JavaScript Object Notation)文件.该算法可以快速、高效地完成多目标跨摄像头跟踪任务,有一定实用价值,在南京市举办的全球人工智能应用大赛中获得了单项奖.
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Peng YI;
易芃;
Cheng YANG;
杨成;
Zhi CHAI
- 《2017第十九届中国科协年会》
| 2017年
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摘要:
推荐系统在进行协同过滤TOPN推荐时,一直饱受到新用户冷启动问题困扰,即为缺少丰富行为数据的新用户推荐时效果不佳.针对这个问题,现有研究往往集中于理论层面的新用户冷启动问题解决,却忽略了应用层面的新用户冷启动问题分析.有别于现有思路,本文结合推荐实际TOPN推荐情况,提出传统协同过滤算法无法为对推荐物品进行准确的排序,也是实际推荐时影响新用户推荐效果的重要因素.针对这个问题,本文提出了一种针对新用户冷启动情况下的协同过滤TOPN推荐优化方案,即在传统的协同过滤算法为新用户计算出推荐结果之后,通过利用新用户与项目之间的人口统计学直接关联为新用户的推荐列表进行重排序,实现新用户冷启动情况下的TOPN推荐优化.在后续的实验中,通过与原有算法对比和现有优化算法对比,验证了本文优化思路的可行性与有效性.
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陈丹雯;
吴玲达
- 《第三届和谐人机环境联合(第16届全国多媒体技术、第3届全国人机交互、第3届全国普适计算)学术会议》
| 2007年
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摘要:
现有的视频检索系统一般通过关键词文本查询或者使用视频片断和例子图像等查询示例来对多媒体素材集进行检索。然而在现实的视频检索系统中,往往很难提供查询示例,即使可以提供示例也可能需要花费大量时间去查找,在很大程度上降低了系统的效率和通用性。本文提出了一种基于互增强原则的视频检索重排序方法,用于解决现有的视频检索系统中存在的难以提供查询示例的问题。该方法首先通过传统的关键词文本查询方式检索出相关的候选视频集,再采用一种无监督的学习方法对检索候选集中的视频片断进行排序,然后选择出排序结果中重要度最高的视频片断作为视频检索的结果返回给用户。这种无监督的学习方法是基于候选集的视频片断之间存在两两之间相似的关系,并且这种两两相似关系对于最终的重要度计算有着相互增强的作用。视频片断之间的相似度采用的是标注文本相似度和视频视觉相似度相融合的方法进行计算的。本文利用马尔科夫链对候选视频集进行重排序的现象进行描述,在一定程度上从理论的角度证实了该方法的有效性。并且通过实验对视频相似度计算的融合参数取值进行了有效性的比较,采取主观验证的方法对最终的检索实验结果进行了满意度分析,满意度结果证明,该方法具有较好的通用性与有效性。
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梁金莲;
古丽拉·阿东别克
- 《第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会》
| 2017年
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摘要:
本文针对哈萨克语短语结构句法分两个阶段采用由粗到精的方法进行哈萨克语句法分析研究.第一阶段使用粗略的句法分析器生成20个最佳候选树;第二阶段采用感知机的方法训练,提取特征信息,并对第一阶段生成的20个最佳候选树进行重排序,最终解析结果是第一阶段产生的候选树的结果和重排序结果按照比例选取.此方法在两个阶段不仅可以获取到句子的结构信息,还可以提取到详细的特征信息,可以最大限度的对句子进行解析,获得了较好的句子解析结果,其句法分析的正确率为71.4%.
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