陈平华
- 作品数：196 被引量：563H指数：10
- 供职机构：广东工业大学更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>
- 一种融合多特征的新闻推荐方法及系统
- 本发明提供了一种融合多特征的新闻推荐方法及系统，分别获取候选新闻特征信息和历史点击新闻特征信息；基于所述候选新闻特征信息，获得候选新闻表征向量；基于所述历史点击新闻特征信息，获得历史点击新闻表征向量；基于所述历史点击新闻...
- 郑海利陈平华
- 一种基于融合遗传算法和蚁群算法的云平台能耗优化管理方法
- 本发明公开了一种基于融合遗传算法和蚁群算法的云平台能耗优化管理方法，发明采用两级调度模式：一级调度依据用户对性能和成本的偏好选择，将任务调度至虚拟机上执行；二级调度根据任务属性和资源负载情况，寻找合适的云资源分配给虚拟机...
- 钟光正陈平华
- 文献传递
- 基于生成对抗网络的图标形状生成
- 2020年
- 针对实际中的图标设计流程过于漫长和复杂的问题,参考实际图标设计流程提出了基于生成对抗网络模型的图标生成模型。首先,将用户所给出的需求转化为条件特征与噪声数据一起传入生成器中生成图标,接着将生成的图标与真实的图标一起输入鉴别器中,鉴别器鉴别图标的真假以及图标是否满足需求特征,最后二者经过迭代训练达到平衡,能够生成以假乱真的且符合需求的图标。实验表明,这种模型能够快速地生成多样的图标,且生成的图标能够满足指定的需求。
- 赵璁陈平华
- 关键词：图标图像生成
- 一种大数据环境下基于树形网络和数据分块的锁步分发方法
- 树形网络的大数据分发技术，通过把大数据进行分块和按序编号，并搭建高度最小的最优树形网络结构，使大数据文件在网络中的数据分发能以流水线的形式进行，从而在很大程度上减少了数据分发延迟和计算开销，同时，这种方法还能为数据在树形...
- 李嘉兴陈平华武继刚
- 文献传递
- 融合社交网络用户相似度的社会化推荐被引量：1
- 2021年
- 针对传统的社会化推荐准确率不高问题,在综合考虑社交网络子图拓扑、用户信任和用户评分相似性等社交网络用户相似度影响因素的基础上,提出了一种融合社交网络用户相似度的社会化推荐算法SRSUS。算法以传统矩阵分解为框架,首先使用图卷积神经网络对用户社交网络进行学习得到包含社交网络子图拓扑结构和连接关系的用户潜在特征,然后利用社交关系计算用户社会信任度,接着利用评分数据计算用户评分相似性,最后综合使用用户潜在特征、用户信任度和用户评分相似性计算社交网络用户相似度并将其融入用户评分矩阵分解中,以此预测用户对预测项目的评分值。Filmtrust、Ciao和Epinions等公开数据集上的实验结果表明:本文算法普遍优于其他的社会化推荐算法。
- 邓志彬陈平华熊建斌
- 关键词：社会化推荐矩阵分解
- 融合社交网络和图像内容的兴趣点推荐被引量：5
- 2019年
- 基于位置的社交网络(LBSN)蓬勃发展,带来了大量的兴趣点(POI)数据,加速了兴趣点推荐的研究。针对用户-兴趣点矩阵极端稀疏造成的推荐精度低和兴趣点特征缺失问题,通过融合兴趣点的标签、地理、社交、评分以及图像等信息,提出了一种融合社交网络和图像内容的兴趣点推荐方法(SVPOI)。首先分析兴趣点数据集,针对地理信息,利用幂律概率分布构造距离因子;针对标签信息,利用检索词频率构造标签因子;融合已有的历史评分数据,构造新的用户-兴趣点评分矩阵。其次利用VGG16深度卷积神经网络模型(DCNN)识别兴趣点图像内容,构造兴趣点图像内容矩阵。然后根据兴趣点数据的社交网络信息,构造用户社交矩阵。最后,利用概率矩阵分解(PMF)模型,融合用户-兴趣点评分矩阵、图像内容矩阵、用户社交矩阵,构成SVPOI兴趣点推荐模型,生成兴趣点推荐列表。大量的真实数据集上的实验结果表明,与PMF、SoRec、TrustMF、TrustSVD推荐算法相比,SVPOI推荐的准确度均有较大提升,其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)两项指标比最优的TrustMF算法分别降低了5.5%和7.82%,表明SVPOI具有更好的推荐效果。
- 邵长城陈平华
- 关键词：图像内容
- 一种图像传感器及图像动态信息处理方法
- 本发明公开了一种图像传感器及图像动态信息处理方法，本发明通过像素中的光电转换单元将光信号转换为模拟电信号，再以数字形式进行输出并按照预置的顺序存储到存储器阵列中，由数字处理电路在存储器阵列中的信号每次更新之后开始数据运算...
- 高志远马建国翁倩茹金恒越陈平华
- 文献传递
- 一种参数可调的微博用户影响力评价方法
- 2019年
- 针对经典和改进的PageRank算法在计算微博转发和评论时采取PR均值分配进而造成PR值损失问题,提出了一种参数可调的微博用户影响力评价方法RCRank。RCRank在已有的PageRank算法基础上,增加了微博转发和评论影响微博用户影响力计算值的可调节参数。在实际数据集上的实验结果表明,在计算用户影响力时,相比于传统的PageRank和TunkRank算法,RCRank方法更接近真实情况。
- 江和松陈平华
- 关键词：有向图PAGERANK
- 一种基于图神经网络的知识社交推荐方法、系统和设备
- 本申请公开了一种基于图神经网络的知识社交推荐方法、系统和设备，分别从社交网络和知识图谱中挖掘用户和项目的影响因素，计算出用户和项目的嵌入向量，重新建模解码，融合知识图谱和社交网络构建推荐模型，避免了单一信息推荐时遇到的数...
- 孙伟陈平华
- 文献传递
- 基于知识图谱上下文的图注意矩阵补全被引量：1
- 2022年
- 针对图卷积编码器提取用户、项目信息过程中权重共享,不能区分邻域之间重要性,以及知识图谱作为辅助信息时,基于图神经网络方法无法显示对知识图谱非本地上下文(最相关的高阶邻居集合)信息进行捕获的问题,提出一种基于双向交互图传递的图注意编码器框架,显示利用知识图谱本地(一阶邻居集合)和非本地上下文信息。通过图注意编码器获取用户、项目的嵌入向量;考虑用户对实体的个性化偏好,通过特定于用户的图注意机制来捕获知识图的本地上下文信息;使用随机游走抽样提取实体的非本地上下文,并使用递归神经网络建模实体与非本地上下文实体之间的依赖关系,通过一个双线性解码器重建二部图中的链接。与现有的方法相比,在真实数据集上的实验结果验证了该模型的优越性。
- 孙伟陈平华
- 关键词：知识图谱上下文
