彭云

作品数：30被引量：181H指数：7
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发文主题：LDA粗糙集主题模型聚类分析模糊集更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学理学自然科学总论更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《计算机与现代化》《信息与电脑》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金江西省高校人文社会科学研究项目江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
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基于用户同意的隐私保护协议形式化描述与验证被引量：1
《电子学报》2023年第7期1842-1849,共8页马丽 姜火文 彭云 
江西省社会科学基金项目(No.21TQ08D);江西省高校人文社会科学研究项目(No.JC22115);江西省自然科学基金项目(No.20224BAB202013)。
将用户同意与访问控制相结合是解决隐私保护的主要方法之一.然而,现有的隐私保护访问控制方法仅从数据控制者的角度,不考虑个人对访问决策的参与,无法满足自主可控的需求.为了解决这个问题,本文提出了一种基于用户同意的隐私保护访问控...
关键词：个人数据保护 隐私保护模型 隐私保护协议 访问控制 隐私授权 TLA+(Temporal Logic of Actions plus) 
基于学习推荐策略的众智型线上、线下混合式教学研究
《信息与电脑》2022年第9期242-244,共3页彭云 万红新 
江西省高等学校教学改革研究课题(项目编号:JXJG-20-2-39,JXJG-20-10-8);江西省基础教育研究课题(项目编号:SZUJKZH2021-1133);江西科技师范大学教学改革研究课题(项目编号:XJJG-20-61-15);江西科技师范大学研究生教育教学改革研究课题(项目编号:KSDYJG-2021-09)。
互联网具有的海量教学资源是开展线上、线下混合式教学的有利因素之一。如何有效利用这些教学资源服务于课程教学提升线上、线下混合式教学效果,成为了学校亟需解决的问题。本文提出了基于学习推荐策略的教学资源获取方案,利用协同过滤...
关键词：学习推荐 协同过滤 资源共享 课程共建 
融合时间序列与卷积神经网络的网络谣言检测被引量：5
《小型微型计算机系统》2022年第5期1020-1026,共7页汪建梅 彭云 余晨钰 
国家自然科学基金项目(61966017,61662032)资助;江西省高校人文社科项目(JC19121,JC19117)资助。
针对卷积神经网络检测网络谣言没有考虑到谣言各生命周期之间的深层特征以及训练参数过于庞大问题,提出了一种融合时间序列和卷积神经网络的谣言检测算法(CNN-TS).首先将微博中的谣言事件向量化,其次将这些向量根据时间顺序分组为潜伏...
关键词：卷积神经网络 谣言检测 时间序列 分类函数 
基于语义嵌入深度学习的Web文本情感分类被引量：1
《黑河学刊》2021年第5期122-128,共7页彭云 万红新 
江西省高校人文社科项目“融合语义关联和文本降维的社交媒体大数据关键主题提取研究”(项目编号:JC19121);江西省教育厅科技项目“基于深度学习的文本多粒度情感语义提取研究”(项目编号:GJJ201127)。
互联网用户数量的迅猛增涨,为网络提供了大量的文本数据,对这些海量文本进行有效的情感分类,是自然语言处理领域需要解决一个难题。Web文本的情感反映了网络用户利用文字抒发的针对某对象或事物不同的情感表示,情感极性的分类可以是褒...
关键词：WEB文本 语义嵌入 情感分类 深度学习 
融合语义关联和文本降维的社交媒体主题提取
《信息与电脑》2021年第11期183-185,共3页彭云 万红新 
江西省高校人文社科项目(项目编号:JC19121);江西省教育厅科技项目(项目编号:GJJ201127)。
随着互联网的普及,社交媒体平台上积累了大量的文本数据,并逐渐形成社交媒体文本大数据。这些文本数据的语法和语义结构复杂,需要运用数据挖掘、自然语言处理等相关技术提取关键词。基于此,笔者提出融合语义关联知识和文本降维模型的社...
关键词：语义关联 主题模型 社交媒体 文本降维 
一种语义弱监督LDA的商品评论细粒度情感分析算法被引量：13
《小型微型计算机系统》2018年第5期978-985,共8页彭云 万红新 钟林辉 
国家自然科学基金项目(61662032;61462040)资助;江西省高校人文社科项目(JC1544;TQ1505)资助
随着商品评论文本数据的日益增加,需要利用情感分析技术来自动实现商品的情感极性分类,尤其是细粒度的情感分类.LDA主题模型可以实现大规模文本数据的主题词提取,并利用主题聚类功能发现特征词和情感词之间的潜在关系,但LDA模型倾向于...
关键词：商品评论 主题模型 LDA 情感分析 弱监督 
语义约束和时间关联LDA的社交媒体主题词链提取被引量：3
《小型微型计算机系统》2018年第4期742-747,共6页万红新 彭云 
国家自然科学基金项目(61662032;61462040)资助;江西省高校人文社科项目(TQ1505;JC1544)资助
网络社交媒体文本中蕴含着丰富的评论主题信息,由于数据规模大、自然语言表达以及随时间变化等因素,增加了从文本中提取主题词的难度.根据中文社交媒体的语法结构及语义特征,利用LDA主题模型的文本降维及主题词语获取功能,并结合语义约...
关键词：社交媒体 主题模型 语义约束 LDA模型 时间关联 
一种图编辑距离的软件体系结构变化性度量方法及应用研究被引量：5
《小型微型计算机系统》2018年第3期425-432,共8页钟林辉 夏鲸 彭云 谢冰 
国家自然科学基金项目(61462040;61662032;61262015)资助;江西省自然科学基金项目(20142BAB207027)资助;2017年度江西省教育厅科学技术项目资助
软件体系结构是一类重要的软件资产,对其变化性进行分析能够度量、分析和预测(不同)软件的演化趋势.而传统的软件体系结构演化分析方法并没有考虑软件结构上的差异性,亦未提出度量软件演化历史的方法.因此,本文在早期基于构件的软件配...
关键词：软件体系结构 变化度量 软件演化 图编辑距离 
基于语义约束LDA的商品特征和情感词提取被引量：54
《软件学报》2017年第3期676-693,共18页彭云 万常选 江腾蛟 刘德喜 刘喜平 廖国琼 
国家自然科学基金(61562032;61662032;61662027;61173146;61363039;61363010;61462037;61562031);江西省自然科学基金重大项目(20152ACB20003);江西省高等学校科技落地计划(KJLD12022;KJLD14035)~~
随着网络购物的发展,Web上产生了大量的商品评论文本数据,其中蕴含着丰富的评价知识.如何从这些海量评论文本中有效地提取商品特征和情感词,进而获取特征级别的情感倾向,是进行商品评论细粒度情感分析的关键.根据中文商品评论文本的特点...
关键词：LDA模型 语义约束 商品特征 情感词 
基于主题模型和ARIMA算法的网络舆情热点发现研究被引量：2
《科技广场》2016年第8期17-20,共4页万红新 彭云 
江西省社会科学规划项目(编号:14TQ04);江西省教育厅科学技术研究项目(编号:GJJ150816);江西省高校人文社会科学研究项目(编号:TQ1505)
由于网络舆情文本日益呈现大数据化趋势,并且热点主题具有明显的时间变化特征,因此本文提出了一种基于主题模型和ARIMA算法的网络舆情热点发现技术。主题模型可以降低文本数据的维度,提取舆情主题,而ARIMA算法可以动态捕捉随时间变化的...
关键词：LDA 主题模型 ARIMA 舆情热点 
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