王婷婷

作品数：11被引量：55H指数：3
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供职机构：河北大学更多>>
发文主题：样例K-近邻大数据MAPREDUCEK-近邻算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术艺术文化科学农业科学更多>>
发文期刊：《南京大学学报（自然科学版）》《电影文学》《计算机科学与探索》《山东大学学报（工学版）》更多>>
所获基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目天津市自然科学基金更多>>
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用桌面屏幕观照计算机时代:桌面电影的形式溯源与美学风格被引量：2
《电影文学》2021年第9期98-104,共7页王荟 王婷婷 
2017年度河北省高等学校青年拔尖人才项目“互联网+与网络文学IP产业价值网研究”(项目编号:BJ2017061)成果。
本文欲追溯桌面电影的起源,并认定计算机新媒体语言、沉浸体验和动画特技三者对桌面电影的出现产生巨大影响。在此基础上,深入探讨三大起源对桌面电影发展的影响,探究桌面电影题材包容度强、视窗叙事和“伪纪录性”三大美学特征,从而引...
关键词：桌面电影 屏幕 特技 沉浸 
基于IP资源的电影品牌构建与维护--韩国《釜山行》等恐怖电影的IP化生产被引量：2
《电影文学》2020年第23期36-42,共7页王婷婷 杨状振 
2017年度河北省高校青年拔尖人才项目“‘互联网+’与网络文学IP产业价值网研究”(项目编号:BJ2017061)成果。
基于IP资源改编的韩国恐怖电影系列,以其超高的人气、精良的制作和高企的市场回报,成为跨平台甚至国际文化消费市场上最具影响力的内容产品之一。本文通过对《釜山行》《女高怪谈》等系列IP电影的分析,论述了在产业价值网体系下,IP资源...
关键词：IP资源 品牌建构 恐怖电影 价值网 
基于Spark和SimHash的大数据K-近邻分类算法被引量：3
《河北大学学报（自然科学版）》2019年第2期201-210,共10页翟俊海 沈矗 张素芳 王婷婷 
河北省自然科学基金资助项目(F2017201026);河北大学自然科学研究计划项目(799207217071);河北大学研究生创新项目(hbu2018ss47);河北省研究生专业学位教学案例库建设项目(KCJSZ2018009)
在笔者之前的工作中,提出了一种基于MapReduce和SimHash的大数据K-近邻算法(HMR-K-NN).虽然该算法能够有效解决大数据K-近邻算法的计算效率问题,运行时间远远低于基于MapReduce的K-近邻(MR-K-NN)所用的运行时间.然而,用MapReduce处理大...
关键词：内存计算框架 K-近邻 哈希技术 分类算法 大数据集 
基于Spark的压缩近邻算法被引量：2
《计算机科学》2018年第B06期406-410,共5页张素芳 翟俊海 王婷婷 郝璞 王聪 赵春玲 
国家自然科学基金项目(71371063);河北省自然科学基金项目(F2017201026);河北大学自然科学研究计划项目(799207217071);河北大学大学生创新训练项目(2017071)资助
K-近邻(K-Nearest Neighbors,K-NN)是一种懒惰学习算法,用K-NN对数据分类时,不需要训练分类模型。K-NN算法的优点是思想简单、易于实现;缺点是计算量大,原因是在对测试样例进行分类时,其需要计算测试样例与训练集中每一个训练样例之间...
关键词：压缩近邻 大数据 样例选择 迭代计算 懒惰学习 
基于HBase和SimHash的大数据K-近邻算法被引量：1
《山东大学学报（工学版）》2018年第3期54-59,共6页王婷婷 翟俊海 张明阳 郝璞 
河北省自然科学基金资助项目(F2017201026);河北大学自然科学研究计划资助项目(799207217071);河北大学研究生创新资助项目(X2016059)资助
针对大数据K-近邻(K-nearest neighbors,K-NN)计算复杂度高的问题,提出一种基于HBase和Sim Hash的大数据K-近邻分类算法。利用Sim Hash算法将大数据集从原空间映射到Hamming空间,得到哈希签名值集合;将样例的行键与值的二元对存储到HBas...
关键词：大数据 K-近邻 分类算法 HBASE SimHash 
MapReduce并行化压缩近邻算法被引量：1
《小型微型计算机系统》2017年第12期2678-2682,共5页翟俊海 郝璞 王婷婷 张明阳 
国家自然科学基金项目(71371063)资助;河北省自然科学基金项目(F2017201026)资助;浙江省计算机科学与技术重中之重学科(浙江师范大学)课题项目资助
压缩近邻(CNN:Condensed Nearest Neighbors)是Hart针对K-近邻(K-NN:K-Nearest Neighbors)提出的样例选择算法,目的是为了降低K-NN算法的内存需求和计算负担.但在最坏情况下,CNN算法的计算时间复杂度为O(n3),n为训练集中包含的样例数.当...
关键词：压缩近邻 K-近邻 样例选择 MAPREDUCE 
基于哈希技术和MapReduce的大数据集K-近邻算法被引量：7
《计算机科学》2017年第7期210-214,共5页翟俊海 张明阳 王婷婷 郝璞 
国家自然科学基金项目(71371063);河北省自然科学基金项目(F2017201026);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD20131028);河北大学研究生创新资助项目(X2016059)资助
K-近邻是一种著名的分类算法。由于简单且易于实现,因此其被广泛应用于许多领域,如人脸识别、基因分类、决策支持等。然而,在大数据环境中,K-近邻算法变得非常低效,甚至不可行。针对这一问题,提出了一种基于哈希技术和MapReduce的大数据...
关键词：K-近邻 哈希技术 分类算法 大数据集 
2种加速K-近邻方法的实验比较被引量：3
《河北大学学报（自然科学版）》2016年第6期650-656,共7页翟俊海 王婷婷 张明阳 王耀达 刘明明 
国家自然科学基金资助项目(71371063);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD20131028);河北大学研究生创新项目(X2016059)
K-近邻(K-NN:K-nearest neighbors)是著名的数据挖掘算法,应用非常广泛.K-NN思想简单,易于实现,其计算时间复杂度和空间复杂度都是O(n),n为训练集中包含的样例数.当训练集比较大时,特别是面对大数据集时,K-NN算法的效率会变得非常低,甚...
关键词：K-近邻 数据挖掘 MAPREDUCE HADOOP 
一种改进的样例约简支持向量机被引量：4
《南京大学学报（自然科学版）》2013年第5期596-602,共7页翟俊海 王婷婷 王熙照 
国家自然科学基金(61170040);河北省自然科学基金(F2013201110;F2013201220);河北大学自然科学基金(2011-228043);河北大学教育教学改革研究项目(JX07-Y-27)
在以前工作的基础上,提出了一种改进的样例约简支持向量机,利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域,并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机.该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简.实验结果证实了这种方法的有效性,能有效地...
关键词：相容粗糙集 样例选择 支持向量机 最优分类超平面 
基于样例选取的属性约简算法被引量：29
《计算机研究与发展》2012年第11期2305-2310,共6页王熙照 王婷婷 翟俊海 
国家自然科学基金项目(61170040);河北省自然科学基金及高校科技重点项目(F2010000323;ZD2010139)
计算属性约简是粗糙集框架下归纳学习的关键部分.基于差别矩阵的属性约简算法是常用的属性约简算法之一.给定一个信息系统,利用该算法可以求出信息系统的所有属性约简.但是该算法需要的存储空间大,执行时间长,特别是对于大型数据库,差...
关键词：信息系统 样例选取 粗糙集 差别矩阵 属性约简 
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