面向问题智能处理的基元-因素空间模型研究

互联网已成为获取信息的重要来源，但仅依靠信息搜索引擎等现有技术仍难以从海量信息中智能化挖掘知识为解决问题服务，面向问题处理的互联网知识搜索的模型与算法等问题一直未得到有效解决.知识搜索引擎要实现智能化解决问题的服务，关键是必须研究面向问题处理的互联网信息的智能重构模型.基元-因素空间模型以可拓学基元理论、因素空间理论和智能知识管理理论为基础，交叉研究从互联网海量信息资源中抽取对象、属性和量值，重组互联网信息，自动构建领域基元的方法及从领域信息中挖掘特定问题的因素空间以获取领域知识的智能算法.在动态基元信息、专家经验知识与因素空间融合的模式与算法基础上，开发模拟仿真软件以验证动态知识基元及因素库协同进行互联网信息重组的理论与方法，为利用互联网生成解决问题的创新策略和研发新一代面向问题处理的知识搜索引擎提供理论基础和新的方法支撑.     

基于Innography平台的高校专利情报分析研究

本文以中国国家知识产权局1985—2015年某北京市属高校的专利数据为基础,首先从专利申请趋势、IPC分布、授权量、有效专利量、高强度专利量等方面,分析该校专利的现状,找出存在的问题.然后利用Innography专利分析平台,对该校高强度专利的高产出学科领域进行挖掘,并针对其中某一领域,在世界范围内进行专利数据的挖掘,分析核心专利权人及技术热点.最后结合专利情况对该校的科研创新能力进行总结分析.     

面向概念设计的专利知识挖掘方法研究

研究了概念设计知识空间层次结构体系,分析了专利知识空间与已有设计知识空间之间的关系,说明了专利知识挖掘具有扩展设计知识空间、避免重复设计和促进产品创新的作用.提出了一种面向概念设计的专利知识挖掘方法,建立了统一的专利技术特征表示模型,利用词法分析、句法分析、语义分析等自然语言理解技术,抽取专利技术特征信息,通过不同层次的知识挖掘形成专利知识空间.以钻夹头产品设计为例,采用该方法挖掘相同设计领域的产品专利需求知识和功能知识,辅助产品的需求分析和功能结构变异,设计结果表明,该方法充分利用了专利资源,为概念设计提供丰富的设计知识,有效地提高了产品创新能力.     

观点挖掘综述

随着互联网技术的飞速发展,博客、社交网络、微博等平台的出现,使得人们在网络上发表个人观点变得更为方便快捷.从海量的数据中提取出消费者、商家、政府等群体需要的信息,并对其进行分析、总结,从而形成有针对性的、可读性强的分析结果.以观点挖掘的流程为线索,从观点提取、极性分析、观点总结等方面对观点挖掘做了较为全面的分析.其中观点提取部分介绍了域依赖性的概念,并例举观点句提取所采用的主要技术;极性分析部分对有监督学习与无监督学习、定性判断极性与定量判断极性进行对比;而观点总结部分则简要介绍了基于方面、观点对比和关键语句等总结的形式.还介绍了在不同的挖掘粒度上所运用的技术,涉及信息检索、自然语言处理、机器学习等.最后,总结了观点挖掘技术中依然存在的具有挑战性的问题,并预测未来观点挖掘领域的研究趋势.     

浅析网络信息挖掘技术及应用

网络信息挖掘是目前数据挖掘领域中的一个很重要的研究领域,文章首先介绍网络信息挖掘所面临的问题,然后概要介绍了网络信息挖掘的步骤、分类,及在三个研究领域的挖掘技术及发展,最后简单阐述了网络信息挖掘的应用前景。     

专利检索与分析研究综述

专利的复杂性、结构化、抽象性和唯一性等特点使专利的检索与分析方式比传统文本遇到更多的挑战,专利研究正从专利数据库的构建、检索逐步向专利的分析和挖掘方向发展.首先对专利检索的3个关键点:文档建模、无效性检索和检索评价的研究现状进行了总结,对目前所取得的主要研究成果做了介绍和对比.接着,着重从专利分析的3个方面:专利技术功效分析、专利聚类和质量分析,阐述了国内外学者所取得的主要研究成果.最后,展望了未来专利检索与分析领域的研究热点和方向.     

互联网汽车品牌口碑挖掘研究

针对获取互联网上汽车评价信息的需求,提出了一种基于领域本体的汽车口碑挖掘方法.该方法在构建汽车领域产品及评论本体的基础上,重点研究了评论句子、比较评论句子的识别及倾向性判定方法.收集了太平洋汽车网的评价语料进行了实验比较,结果验证了所提方法在汽车口碑挖掘应用中的有效性.     

Web文本挖掘的相关技术问题探讨

由于web文本挖掘信息量大,且缺乏结构化、组织的规整性,目前几乎多数的互联网查询工具都面临匹配的查准率低、给出的查询结果大量冗余,但是查全率却不高的问题。就Web文本挖掘的相关问题进行分析,在分析web挖掘和其研究方向的基础上,重点对于web文本挖掘进行探讨。     

初析数据挖掘技术

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

数据挖掘方法综述

数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学习、统计学等领域的知识，从深层次挖掘有效的模式，数据挖掘技术的常见方法，关联规则、决策树、神经网络、粗糙集法、聚类方法、遗传算法和统计分析方法被应用到各个领域，数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

基于XML的网页数据挖掘

随着Internet的迅速发展,使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了机器学习、模式识别、统计学、人工智能、神经网络等多学科而出现的一项新技术,基于Web的数据挖掘是数据挖掘技术在网络信息处理中的应用。本文叙述了Web数据挖掘的概念、分类、技术等,重点讨论了基于XML语言的Web数据挖掘技术,解决了Internet上绝大多数非结构化甚至是无结构的、Web信息的组织结构性差而导致的Web数据挖掘困难的问题。     

数据挖掘在油品销售企业物流管理中的应用

在信息技术日益发达的今天,数据挖掘（Data Mining,DM）已经是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,而在能源紧缺的现代社会,油品销售企业的物流运输管理显得尤为重要.文章主要论述了数据挖掘与油品销售企业物流管理的关系,介绍了现代数据挖掘的几种先进技术,研究了数据挖掘在油品销售企业物流管理中的应用方法以及发展方向.研究结果表明在油品销售物流管理中,应用数据挖掘技术能够较好的提高物流配置的优化和预测效果.     

数据挖掘技术在故障诊断中的应用

数据挖掘技术是当今计算机信息技术的一项新兴技术,它综合运用了人工智能、计算智能、模式识别、数理统计等先进技术,从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。研究了数据挖掘的主要方法和它在故障诊断中的应用。     

用分类树的方法探索最佳工艺

数据挖掘技术是人工智能领域研究的一个重要课题,已有很多成熟的方法。利用计算机在工业生产过程控制中采集并存贮大量的实时数据已很普遍,研究从这些数据中找出最佳工艺过程,意义十分重大,本文给出一种基于分类树的提取最佳工艺过程的算法。     

智能数据挖掘理论体系研究

数据挖掘是数据库系统最重要的前沿课题之一，是数据库技术、人工智能、机器学习等多学科相结合的产物．在这些学科的理论基础上，研究人员提出了许多数据挖掘理论和方法，并取得了许多重要的研究成果,在免疫计算理论的基础上，借鉴生命科学中免疫的概念与理论，围绕免疫进化、神经网络、免疫控制图等智能技术，提出智能数据挖掘理论框架体系．     

基于差分隐私的敏感数据挖掘技术研究

基于加密的数据挖掘技术往往计算复杂度太高,而差分隐私作为一种数据扰动技术,既能有效降低计算复杂度,又能让使用者分析数据的整体价值。简要分析了差分隐私在具有敏感信息的智能数据挖掘系统中的相关技术。首先,介绍了差分隐私的基本概念;其次,针对频繁项挖掘、回归与分类以及深度学习,分别介绍了差分隐私在敏感数据挖掘中的应用;最后,对比了最新研究方法的性能和优缺点,为进一步研究隐私保护数据挖掘技术提供相关参考。     

人才市场多媒体信息服务系统中的聚类模型解析方法

以人才市场多媒体信息服务系统为背景,其中人才数据挖掘子系统应用聚类分析方法建立了人才特征聚类模型,解析人才特征聚类模型,并结合数理统计方法,实现了人才智能匹配。在ADO技术和架构行集的基础上,提出具体解析人才特征聚类模型的方法,其中运用了笛卡尔积原理,并且提出了大概率特征值的概念,以及判断大概率特征值的标准。     

CPS关键构件及应用于智能电网的研究

针对CPS的物联性、互联性和智联性问题,提出了具有实时性、灵活性及适应性特点的智能代理CPS数据处理模型.模型从网络系统数据处理的分布式、智能化角度对CPS计算和控制构件进行描述及设计,给出了在数据计算和控制过程中CPS数据处理关键步骤的设计方案.通过对智能电网系统数据的分析,探讨了CPS在智能电网中的应用,以期对CPS实用化提供支持.     

多媒体矿井监控系统的WEB发布

多媒体矿井安全生产监控系统是一种监测矿井安全环境参数和控制生产设备的网络系统.对系统进行Web发布,使矿井安全生产数据上网,为煤炭企业管理人员提供了一种新的管理手段.以Frontpage2000制作Web页面为基础,辅助ASP编码检索Access2000数据库,使用Cookie完成不同页面间信息传递,采用ACP实现控件在系统图形模拟页面中准确定位,并给出了如何利用微软OWC组件在服务器上生成各种复杂曲线的方法.