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[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
邱阳 董汉德 陈佳伟 何向南
在推荐系统中，由于数据是从用户行为中收集而来而不是通过合理的实验得到，因此偏差问题是普遍存在的。自动去偏框架（AutoDebias）通过采用元学习寻找适当地去偏置配置(即伪标签和置信权重)，已被证明是应对各种偏差的一种通用和有效的解决方案。然而，为每个用户-物品对设置伪标签和权重是一个极度耗时的过程。因此，自动去偏框架面临巨大的计算成本，这使其在实际应用中的适用性较差。虽然使用带有均匀采样器的随机梯度下降可以加速模型训练，但这会显著恶化模型的收敛性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了LightAutoDebias (简称LightAD)，它为自动去偏框架配备了一种专门的权重采样策略。该采样器可以自适应地和动态地获取信息量更大的训练样本，这带来的收敛性和稳定性比标准的均匀采样器更好。在三个基准数据集上的广泛实验证明，我们的LightAD可以加速自动去偏框架的训练达几个数量级，同时保持几乎相同的精度。
关键词：
推荐系统 偏差 去偏 采样
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
孟祥瑞 何明根 苑震生
量子态层析是对量子资源进行验证与充分利用的有力工具。然而，目前的纯态信息完备测量方案通常需要用到多比特量子门或者复杂的量子算法，它们在较大的量子系统中是难以实现的。本文提出了一种基于自适应泡利测量的N比特量子纯态层析方案。方案的第一步是在Z方向上对每个量子比特进行投影测量，以确定目标态各基矢分量的振幅。随后，根据Z方向的测量结果可以递归地推导出一组泡利测量基，以确定各基矢分量的相位。对于常见的量子态，如簇态和W态等，依此方法推导出的泡利测量基的数量在O(N)量级。最后，我们利用神经网络算法对一维链状纠缠态进行了重构，从而数值地验证了该方案的可行性。
关键词：
量子信息 量子态层析 泡利测量 神经网络
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
周涛 陆惠玲 魏兴瑜 夏勇
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵洁
本文对自适应超媒体智能计算机辅助教学(ICAI)中的教学系统建模和超媒体自适应问题进行了深入研究。通过建立学生本体、能力本体、知识本体、资源本体和测试本体对教学系统进行系统建模,采用语义Petri网技术解决了超媒体的自适应问题,并利用XML存储超媒体ICAI模型以及课件,从而构造以自适应超媒体为核心的ICAI课件开发平台框架。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何云飞 杨联强
传统LOESS方法的带宽随着数据在协变量方向上的稠密性而变化,因而它比局部多项式回归有更优的拟合效果。但该方法没有考虑数据在因变量方向上的变化特征,因而对具有不同波动特征的数据,其拟合效果有待提升。文章在LOESS方法的基础上,考虑构造观测数据在因变量方向上变化特征的权重,并嵌入到加权最小二乘拟合中,给出了具有更好自适应性的LOESS方法。模型估计的计算复杂度没有提升,模拟及实际应用显示新方法相比于传统LOESS方法有更好的拟合效果。
关键词：
LOESS 带宽 局部权重 自适应
[期刊] 统计与决策
[作者]
秦晔玲 朱建平
自适应Lasso回归算法是近年来统计选元的一个新兴方法,具备良好的统计性质。在当今社会资产数量众多的金融投资市场中,资产选择的传统方法Markowitz均值方差模型虽然简单,但不稳定,且容易产生空头头寸。自适应Lasso算法基于变量选择的基本概念,针对资产组合构建而提出,以指数跟踪为目的,构造复制效果良好的稀疏股票投资组合,并进一步对指数的未来趋势做出预测。文章以中国深沪300指数的指数跟踪为例进行分析,结果表明自适应Lasso算法在资产选择和预测中都有良好的效果。
关键词：
资产选择 自适应Lasso 指数跟踪
[期刊] 统计研究
[作者]
陈骥 苏为华 曾守桢
针对群组评价在分配评价个体权重时,由于忽视群组意见分歧以及不考虑个体评价尺度的"非稳定性"而导致的个体权重固化现象,本文提出了基于自适应变权的群组评价方法。首先,阐述了群组变权的理论依据与基本思路,从个体与群组意见分歧的角度,设计了基于意见偏差的变权机制;其次,以"满意的群组相对一致性水平"为控制条件,设计了群组变权的自适应机制,在不调整群组评价量化数据的基础上,进行个体权重的自适应变权分配与变权综合;最后,应用实际案例演示了该方法的过程,并通过调整不同的学习率取值,对比其动态变动特征以分析其可用性。
关键词：
群组评价 变权 自适应调整 相对一致性
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟东霞 谢林燕
针对不平衡数据集在实际应用中分类效果较差的问题，文章提出一种基于k近邻中心偏移因子对多数类样本欠采样的数据处理方法。k近邻中心是样本的k个最近邻覆盖区域的中心点，所在位置随着k值的增加而发生偏移，偏移变化的波动程度用中心偏移因子来表示。中心偏移因子的值反映了样本周围的局部密度，数值较小的因子代表样本及其近邻处于密集区域，或近邻在样本的同一侧密集分布，样本可能为冗余样本。为了在不改变原始数据分布的前提下尽可能地删除冗余度较高的多数类样本，首先，移除多数类样本中的噪声点，计算多数类样本的中心偏移因子；然后，将多数类样本按照偏移因子的数值从低到高排序；最后，通过比较样本与k近邻的中心偏移因子来删除部分多数类样本，使数据集趋于平衡。实验使用支持向量机对多种欠采样方法平衡后的14个数据集进行了分类，实验结果表明，所提方法在大多数数据集上表现较优，有效提高了少数类的分类精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱素玲
文章介绍了两种组合预测方法,分别是基于均方误差损失的S-AFTER和基于平均绝对误差损失的L1-AFTER。AFTER方法的目的是使预测结果趋于最优预测模型的结果,因此称之为自适应AFTER组合预测模型;L1-AFTER方法有效的解决了组合预测中的孤立点(outlier)问题,并通过实证分析说明了自适应AF-TER方法的有效性。
关键词：
AFTER 稳健组合预测 模型选择
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
季晓蕾 惠淑荣 郭志鹏 张国伟
通过设计广义观测器来实现了一类混沌系统的同步。在参数不确定而且带有噪声的条件下,这种基于广义观测器的自适应同步方法不仅完成了驱动与响应系统的同步,而且使得信息信号被正确地接收。不必计算Lipschitz常数,也不必知道不确定参数的范围界限,但是Lyapunov方法仍然保证了误差系统的全局渐近稳定性。最后,通过对Rucklidge混沌系统的数值仿真验证了该方法的有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
王德青 刘晓葳 朱建平
函数型数据的稀疏性和无穷维特性使得传统聚类分析失效。针对此问题,本文在界定函数型数据概念与内涵的基础上提出了一种自适应迭代更新聚类分析。首先,基于数据参数信息实现无穷维函数空间向有限维多元空间的过渡;在此基础上,依据变量信息含量的差异构建自适应赋权聚类统计量,并依此为函数型数据的相似性测度进行初始类别划分;进一步,在给定阈值限制下,对所有函数的初始类别归属进行自适应迭代更新,将收敛的优化结果作为最终的类别划分。随机模拟和实证检验表明,与现有的同类函数型聚类分析相比,文中方法的分类正确率显著提高,体现了新方法的相对优良性和实际问题应用中的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周群艳
为求解大规模无约束优化问题，本文提出了一种自适应线性信赖域法。与传统的线性信赖域法相比，新方法借助一数量矩阵近似Ｈｅｓｓｅ阵，并据此计算线性信赖域半径。理论上证明了新算法的全局收敛性，数值实验表明新算法非常适合大规模问题的求解。
[期刊] 统计研究
[作者]
徐勇 王东 张慧
本文针对单个在线极限学习机输出不稳定的情况,提出一种自适应集成在线极限学习机算法(ASEOSELM)。算法首先初始化多个在线极限学习机模型,然后根据到达的每一批次数据的训练误差及其方差自适应地调整各个在线极限学习机的集成权重,并动态删除那些小于设定阈值的模型以提高算法的训练速度,最后选择准确度高、泛化能力好的模型用于集成预测。通过函数拟合、UCI数据集以及真实股价预测实验表明,文中提出的ASE-OSELM算法相比传统的OSELM、LS-SVM和BPNN算法具有更高的预测准确度和抗干扰能力。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王海宇
针对自适应EWMA控制图的多目标优化设计问题，提出了一种基于三次函数的自适应EWMA图构造方法，以控制图的统计特性和经济特性同时作为目标函数建立了自适应EWMA图的多目标优化设计模型，并基于TOPSIS方法给出了针对一个偏移区间的优化设计步骤。最后，将自适应EWMA控制图多目标优化设计方案与已有的自适应EWMA图统计性优化设计和EWMA图经济统计优化设计分别在统计特性和经济特性上进行比较，结果表明本文提出的优化设计方法在这两方面都具有良好的性能。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王海宇
针对自适应EWMA控制图的多目标优化设计问题，提出了一种基于三次函数的自适应EWMA图构造方法，以控制图的统计特性和经济特性同时作为目标函数建立了自适应EWMA图的多目标优化设计模型，并基于TOPSIS方法给出了针对一个偏移区间的优化设计步骤。最后，将自适应EWMA控制图多目标优化设计方案与已有的自适应EWMA图统计性优化设计和EWMA图经济统计优化设计分别在统计特性和经济特性上进行比较，结果表明本文提出的优化设计方法在这两方面都具有良好的性能。
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