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虚假信息检测中Bayes模型应用:技术与研究进展 被引量:4
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作者 李少臣 李晓军 +2 位作者 姚俊萍 马可欣 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2020年第10期928-935,共8页
为了总结分析Bayes模型在虚假信息检测中的应用研究现状及发展趋势,本文综述了虚假信息检测中的Bayes模型应用研究。运用系统性综述研究方法,在确定虚假信息定义及主要类型基础上,依据信息特征将虚假信息检测分为虚假信息发布者、内容... 为了总结分析Bayes模型在虚假信息检测中的应用研究现状及发展趋势,本文综述了虚假信息检测中的Bayes模型应用研究。运用系统性综述研究方法,在确定虚假信息定义及主要类型基础上,依据信息特征将虚假信息检测分为虚假信息发布者、内容及场景模型等3类,分别阐述了Bayes模型在上述模型中应用的关键技术原理及主要方式,并结合虚假图像、视频类信息检测问题,提出了Bayes模型应用于虚假信息检测中存在的关键技术挑战、可能的研究机会与技术思路。本文结果与结论为虚假信息检测技术相关研究提供了借鉴和参考。 展开更多
关键词 虚假信息检测 Bayes模型 关键技术 研究进展
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基于用户潜在兴趣的知识感知传播推荐算法 被引量:2
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作者 张波 赵鹏 +2 位作者 张金金 曾昭菊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第9期2615-2620,共6页
知识图谱引入推荐系统可以利用知识图谱实体之间的语义关系学习用户及项目表示。基于嵌入传播的方法利用知识图谱的图结构学习相关特征,但随着传播范围增加,多跳实体间的语义相关性减小。为有效提升推荐语义表达能力并提高推荐准确度,... 知识图谱引入推荐系统可以利用知识图谱实体之间的语义关系学习用户及项目表示。基于嵌入传播的方法利用知识图谱的图结构学习相关特征,但随着传播范围增加,多跳实体间的语义相关性减小。为有效提升推荐语义表达能力并提高推荐准确度,提出基于用户潜在兴趣的知识感知传播推荐模型,该模型采用异构传播方式传播项目关联知识并迭代学习用户的潜在兴趣,以此增强模型对用户与项目的表示能力。具体地,首先图嵌入层生成用户与项目的初始化表示,随后在异构传播层中采用知识感知注意力机制区分同一层中实体之间的重要性,更精确生成目标实体的表示。随后通过用户潜在兴趣传播学习用户的高阶潜在兴趣,增强多跳实体语义相关性。最后在预测层中使用信息衰减因子区分不同传播层次的重要性,生成用户及项目的最终表示。实验表明,该模型在Last.FM与Book-Crossing两个公开数据集上AUC值相较于最先进的基线提升了2.25%与4.71%,F_(1)值分别提升3.05%和1.20%,recall@K值均优于对比的基线模型,提出的模型能有效提高推荐准确度。 展开更多
关键词 推荐系统 知识图谱 注意力机制 异构传播
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基于多特征视频关键片段提取研究--以健康类动画视频为例 被引量:1
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作者 李晓军 +1 位作者 姚俊萍 李少臣 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2021年第6期561-568,591,共9页
短视频爆发式增长给内容检索和分析造成极大困难,为了提高短视频内容治理的有效性,有必要开展视频关键片段提取研究。文中提出了视频关键片段提取两阶段模型,在视频片段划分阶段,采用颜色和像素灰度双特征融合方法对视频进行片段划分;... 短视频爆发式增长给内容检索和分析造成极大困难,为了提高短视频内容治理的有效性,有必要开展视频关键片段提取研究。文中提出了视频关键片段提取两阶段模型,在视频片段划分阶段,采用颜色和像素灰度双特征融合方法对视频进行片段划分;在关键片段提取阶段,首先基于Canny边缘检测的"横向压缩"定位方法对视频字幕定位,进而基于关键词词量统计确定单一关键片段。实验分析表明,文中提出的方法在片段划分基础上,能够准确提取代表视频内容的单一片段,有效压缩了视频内容数据量,为视频快速检索及内容分析提供了技术手段。 展开更多
关键词 短视频 关键片段 字幕检测
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基于双目立体视觉和形变模型的人脸三维重建研究
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作者 李俊杰 +2 位作者 王海晖 侯青 阮志 《图像与信号处理》 2018年第3期161-169,共9页
人类通常对事物的感知是从三维的角度出发,要求计算机也能够利用二维人脸图像自动重建相应的三维形状模型。双目下基于形变模型的人脸三维重建,是通过SIFT算法进行特征点匹配、视差计算得到三维坐标,将三维坐标直接应用于人脸形变模型,... 人类通常对事物的感知是从三维的角度出发,要求计算机也能够利用二维人脸图像自动重建相应的三维形状模型。双目下基于形变模型的人脸三维重建,是通过SIFT算法进行特征点匹配、视差计算得到三维坐标,将三维坐标直接应用于人脸形变模型,克服了传统方法寻找二维与三维坐标的大致转换关系,精度低的缺点,从而重建出具有较强真实感的三维人脸模型. 展开更多
关键词 人脸检测 三维重建 SIFT算法 形变模型
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