一种基于容错粗糙集的Web搜索结果聚类方法

一些Web聚类方法把类严格作为互斥的关系，聚类效果不理想．一种基于容错粗糙集的k均值的聚类解决了这一问题．首先运用向量模型表示Web文档信息，采用常规方法得到文本特征词集，然后利用某些特征词协同出现的价值，构造特征词客错关系，扩充特征词的描述能力，最后用特征词容错类描述文档之间的相似关系，实现了Web搜索结果聚类，并提出了简单直观的衡量聚类精度的T模型．实验结果表明，利用容错关系聚类的类标记描述性强、容易理解、明显优于普通k均值算法．     

利用IRF模型丰富文档的语义代表

文本挖掘是发现文本中所包含的内容和意义的过程。向量空间模型是文本挖掘中成熟的文本表示模型,而特征项的选择对其性能有着重要的影响。但以前的研究都把目光聚焦于文本中出现的特征项,忽略了文档之间的相关性。这种局限使这些特征项不能提供丰富的语义信息。始于2005年的Web2.0大潮席卷了整个互联网,在此背景下应运而生的社会化标注成了相关文档的语义桥梁,此文本挖掘带来了新的生机。据此本文利用IRF（Iterative Reinforcement Framwork）模型为文档产生了丰富的特征项,大大提高了文档的检索率。     

一种基于容错粗糙集的Web文档分类方法

为了充分利用Web这一宝贵资源，需要一种高效准确的Web分类方法．应用机器学习技术，如K-邻近法、贝叶斯概率模型等已经实现了Web文档半自动和自动分类，但是，大多数Web分类方法共同的特点是把类作为互斥的概念，很少考虑类与类之间存在一定的交叉概念．其实，一个Web文档有时可属于几个类别，说明web文档的类之间存在不确定的关系．粗糙集理论-l982年Pawlak提出的，它在不确定关系表示有显著优点．由近似关系产生的分类方法分类精度更高．在web文档常用向量模型基础上，利用特征词协同出现的价值，本文采用一种广义粗糙集……容错关系（tolerance relation）来表示文档，丰富特征词对Web文档的描述，实验结果表明它更适合表示Web文档，有利于提高Web分类的准确性．     

融合描述文档结构和参引特征的Web 服务发现

首先分析研究Web服务描述文档(WSDL文档)的两大特征——结构特征和参引特征,然后根据各个特征对Web服务功能语义描述的影响,提出相应的Web服务表示模型——多向量表示模型.区别于通用文本表示模型,该模型能够显式地表示Web服务描述文档的本质特征.其中,结构特征语义表现在多向量空间的划分上,参引特征语义映射到子向量模型中特征权重的计算上.提出了基于多向量模型的Web服务相似度计算方法,并实现了基于该模型的Web服务发现原型系统.最后,在真实Web服务描述文档集合上构造了一个具有不完全相关性判断且涵盖了1576个WSDL文档的Web服务发现测试集,并在该测试集上进行了基于多向量模型的Web服务发现实验评估.实验结果表明,基于多向量模型的Web服务发现方法的检索效果比基于简单文本向量空间模型发现方法的检索效果在95%的置信度下有了显著提高.     

基于社交特征的多维度文本表示方法

Web文本表示方法作为所有Web文本分析的基础工作,对文本分析的结果有深远的影响。提出了一种多维度的Web文本表示方法。传统的文本表示方法一般都是从文本内容中提取特征,而文档的深层次特征和外部特征也可以用来表示文本。本文主要研究文本的表层特征、隐含特征和社交特征,其中表层特征和隐含特征可以由文本内容中提取和学习得到,而文本的社交特征可以通过分析文档与用户的交互行为得到。所提出的多维度文本表示方法具有易用性,可以应用于各种文本分析模型中。在实验中,改进了两种常用的文本聚类算法——K-means和层次聚类算法,并命名为多维度K-means MDKM和多维度层次聚类算法MDHAC。通过大量的实验表明了本方法的高效性。此外,我们在各种特征的结合实验结果中还有一些深层次的发现。     

基于注意力机制的新闻事件检测研究与应用

新闻事件检测是自然语言处理任务中的一项任务.新闻事件检测旨在从新闻文本数据流中检测出新闻事件并给出事件主题.人工构建新闻事件的特征费时费力.传统的新闻事件检测方法是根据新闻事件之间的空间距离检测新闻事件,对于不同的新闻事件相似度较高时,容易误判为同一事件.针对上述问题,论文提出基于注意力机制的双向长短记忆网络构建新闻事件检测模型,通过深度学习学习新闻文本深层次的特征并且基于新闻事件检测模型构建新闻事件建模应用系统.实验表明论文方法在准确率、召回率优于传统方法,可对新闻事件准确识别.     

基于图聚类的汉越双语新闻话题发现

跨语言新闻话题发现是将互联网上报道相同事件的不同语言新闻进行自动归类,由于不同语言文本很难表示在同一特征空间下,对其共同话题的挖掘就比较困难。然而类似的新闻事件在不同语言文本表达上具有相同的新闻要素,这些要素之间关联能够体现出新闻事件的关联性,因此,针对汉越新闻话题发现问题,提出基于文档图聚类的汉越双语新闻话题发现方法。首先提取汉越新闻文本新闻要素,借助文本中要素相似度计算汉越文本相关度,构建汉越双语文本图模型,获得新闻文本相似度矩阵;然后,借助图模型中文本间的传播特点,采用随机游走算法对相似度矩阵进行调整,最后利用信息传递算法进行聚类。实验结果表明提出的方法取得了很好的效果。     

融入事件实体知识的汉越跨语言新闻事件检索

现有汉越跨语言新闻事件检索方法较少使用新闻领域内的事件实体知识,在候选文档中存在多个事件的情况下,与查询句无关的事件会干扰查询句与候选文档间的匹配精度,影响检索性能。提出一种融入事件实体知识的汉越跨语言新闻事件检索模型。通过查询翻译方法将汉语事件查询句翻译为越南语事件查询句,把跨语言新闻事件检索问题转化为单语新闻事件检索问题。考虑到查询句中只有单个事件,候选文档中多个事件共存会影响查询句和文档的精准匹配,利用事件触发词划分候选文档事件范围,减小文档中与查询无关事件的干扰。在此基础上,利用知识图谱和事件触发词得到事件实体丰富的知识表示,通过查询句与文档事件范围间的交互,提取到事件实体知识表示与词以及事件实体知识表示之间的排序特征。在汉越双语新闻数据集上的实验结果表明,与BM25、Conv-KNRM、ATER等基线模型相比,该模型能够取得较好的跨语言新闻事件检索效果,NDCG和MAP指标最高可提升0.712 2和0.587 2。     

基于模糊粗糙集的Web文本分类

网络信息的多样性和多变性给信息的管理和过滤带来极大困难,为加快网络信息的分类速度和分类精度,提出了一种基于模糊粗糙集的Wdb文本分类方法.采用机器学习的方法:在训练阶段,首先对Web文本信息预处理,用向量空间模型表示文本,生成初始特征属性空间,并进行权值计算;然后用模糊粗糙集算法来进行信息过滤,用基于模糊租糙集的属性约简算法生成分类规则:最后利用知识库进行文档分类.在测试阶段,对未经预处理的文本直接进行关键属性匹配,经模糊粗糙因子加权后,用空间距离法分类.通过试验比较,该方法具有较好的分类效果.     

Web文本挖掘中数据预处理技术研究

数据预处理是将原始的Web文档转化为适合进行数据挖掘的中间表示形式,在Web文本挖掘过程中起着至关重要的作用.介绍Web文本挖掘的概念及Web文本挖掘的一般流程,对Web文本挖掘中的特征表示、中文分词、特征选择等数据预处理关键技术进行详尽的分析.     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。