陈启买
- 作品数：77 被引量：397H指数：11
- 供职机构：华南师范大学计算机学院更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目广东省教育科研项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程经济管理更多>>
- 基于oracle10g的对象关系数据库建模设计
- 随着数据库技术的发展,面向对象思想逐渐地溶入到数据库中。本文介绍了对象关系数据库的基本概念及特征,并阐述和归纳出对象关系数据库中对象类型之间联系的三种基本模型,最后通过 UML 对象建模设计在 ora- cle10g 上...
- 黄斯达陈启买
- 关键词：对象关系数据库面向对象
- 文献传递
- 基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法被引量：27
- 2017年
- 现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先,通过基于深度学习的网络表示学习算法——Deep Walk学习网络节点的潜在结构特征,将网络中的各节点表征到低维向量空间;然后,在重启随机游走(RWR)和局部随机游走(LRW)算法的随机游走过程中融合各邻居节点在向量空间上的相似性,重新定义出邻居节点间的转移概率;最后,在5个真实数据集上进行大量实验验证。实验结果表明:相比8种具有代表性的基于网络结构的链路预测基准算法,所提算法链路预测结果的AUC值均有提升,最高达3.34%。
- 刘思刘海陈启买贺超波
- 关键词：链路预测
- 基于核函数的支持向量机样本选取算法被引量：5
- 2010年
- 使用支持向量机求解大规模数据分类需要较大内存来存储Hessian矩阵,而矩阵的大小则依赖于样本数,因此在一定程度上导致支持向量机分类效率及质量难以提高。考虑到只有成为支持向量的样本才对决策函数起作用,为了减少训练样本时所需空间及时间开销,提高支持向量机分类效率与质量,提出了一种基于核函数的样本选取算法。该算法通过选取最大可能成为支持向量的样本,以达到减少训练时存储Hessian矩阵所需空间及时间开销的目的。实验结果表明,该算法所筛选出的样本不仅可以提高样本训练准确率,而且可以提高分类计算速度和减少存储空间开销。
- 陈启买陈森平
- 关键词：支持向量核函数支持向量机
- 构建创新体系,提高创新能力,培养创新人才被引量：13
- 2011年
- 提高大学生的创新能力,培养创新人才是新时期社会经济进步对高等教育发展的必然要求。大学生创新能力的培养涵盖创新意识、创新思维、创新知识和技能、创新品质等几方面的内容。高等学校应该从课程体系、培养模式、实践平台、评价体系等方面着手建立一套系统的创新人才培养体系,切实提高大学生的创新能力,培养创新型人才。
- 曹剑辉陈启买周合兵罗一帆
- 关键词：大学生
- 决策树在银行特约商户分析中的应用研究被引量：3
- 2006年
- 介绍了国内银行信用卡业务和特约商户发展的现状,对实施银行信用卡特约商户分析的必要性进行了讨论,介绍了ID3决策树算法的主要内容,讨论了数据预处理过程,并对属性进行了概念分层的离散化处理,详细阐述了基于信息增益的决策树构建过程,最后讨论了分析结果和利用特约商户分析来增强客户关系管理的效果。研究结果表明,信用卡特约商户分析能帮助金融机构改善信用卡业务效益。
- 冯健文林璇陈启买
- 关键词：信用卡特约商户决策树客户关系管理
- 基于相似性度量的高维聚类算法的研究被引量：4
- 2009年
- 针对高维数据相似度难以定义的问题,本文提出了一种新的高维数据聚类算法。该算法基于一个能够更准确表达高维数据对象之间相似性的度量函数,首先计算对象两两之间的相似度并得出一个相似度矩阵,然后根据该相似度矩阵自底向上对数据进行聚类分析。实验显示,该算法能够获得质量更高的聚类结果,并且不受孤立点影响,对数据输入顺序也不敏感。
- 黄斯达陈启买
- 关键词：高维数据聚类分析
- 基于数据仓库技术的教务管理系统(EAS)被引量：2
- 2007年
- 数据仓库和联机分析处理(OLAP)是信息技术领域的新兴技术,如何应用到高校教务管理信息化建设中是教务管理系统(EAS)面临的问题。基于数据仓库的EAS就是在面向应用的联机事务处理(OLTP)系统的基础上并引入数据仓库和OLAP技术发展起来的。本文结合高校教学管理业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于高校教学业务的数据仓库的体系结构、逻辑模型、粒度模型,以及联机分析处理(OLAP)系统的实现方法。
- 李爱凤陈启买
- 关键词：教务管理系统数据仓库联机分析处理学校管理
- 基于改进对称二值非负矩阵分解的重叠社区发现方法被引量：1
- 2020年
- 针对复杂网络社区结构具有重叠性的问题,目前已提出许多不同类型的解决方法,其中基于对称二值非负矩阵分解(SBNMF)的重叠社区发现方法是具有代表性的方法。然而,SBNMF在面对社区内部链接稀疏的网络时,其重叠社区发现性能低下,为此提出一种基于改进SBNMF(ISBNMF)的重叠社区发现方法。首先利用对称非负矩阵分解得到的因子矩阵构建社区内部链接稠密的新网络,然后再使用基于Frobenius范数的SBNMF模型对新网络的邻接矩阵进行分解,最后通过网格搜索法或梯度下降法得到可以显式指示节点的社区隶属关系的二值矩阵。在人工合成的和真实的网络数据集上进行大量实验,结果表明ISBNMF的社区发现性能优于SBNMF和其他代表性方法。
- 成其伟陈启买贺超波刘海
- 关键词：复杂网络网格搜索梯度下降
- 基于卷积神经网络的图像分类方法、系统、装置及介质
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像分类方法、系统、装置及介质，该方法包括获取待分类图像；利用训练好的图像分类卷积神经网络模型对所述待分类图像进行分类；获取所述训练好的图像分类卷积神经网络模型输出的分类结果。本发明通过...
- 潘文兵陈启买刘海贺超波
- 文献传递
- 基于源视图增量的在线实化视图自维护被引量：2
- 2007年
- 借鉴传统的基于基表变化的数据仓库维护方法Strobe,提出一种基于源视图增量的在线实化视图自维护方法,使实化视图的状态保持与底层数据源的一致性。这种方法不仅保持数据仓库数据的一致性,而且还能够加快实化视图维护的速度,减少底层信息源与数据仓库之间的网络通信负担。
- 刘海汤庸陈启买
- 关键词：数据仓库
