基于0ntology的智能信息检索

一、前言 对于普通的WWW用户,"信息过载”已经成为一个日益严重的问题.目前广泛使用的信息检索或者依赖编码过程,即对于给定的内容使用特定的观点或分类方法进行描述;或者进行全文检索,搜索包含用户指定词汇的信息源.由于编码的描述只能反映内容的一部分,单个词汇的出现更是难以反映文献的内容,所以以上方法都难以确保检索内容的精确匹配.     

基于用户画像的信息智能推送方法

针对传统信息推送服务由于缺少对用户个人综合因素的考虑,存在针对性差、推广转化率低的问题,在大数据理论基础上提出了一种基于用户画像的智能信息推送方法。该方法将用户抽象为结构化信息本体,通过构建行为-主题、主题-词汇及行为-词汇三位一体的数学模型,研究基于用户画像的信息本体提取方法。采用包含对象、时间、地点、内容、行为和重返次数六方面内容的事件描述法计算本体权重,以此构建用户画像。设计了基于用户画像的智能信息推送系统,为大数据环境下面向用户的智能信息推送提供了一种新的方法。     

面向评价数据中用户偏好发现的证据理论方法

用户对商品和信息服务的评价包含评论和评分,富含了用户的兴趣、观点和偏好等行为信息。以真实和量化地反映用户对商品的喜好程度为目标,从海量的用户评价数据出发,基于边际效用定义用户偏好,基于D-S证据理论描述影响用户偏好的各影响因素的不确定性以及各因素之间的相互关系;以评论中的各词汇、包含正面/负面词汇的评论和评分作为用户对商品偏好的"证据",给出了综合考虑各影响因素的联合算子,以及基于MapReduce的计算方法和用户偏好发现机制。针对正确性、执行时间、加速比和并行效率等指标进行实验,结果验证了所提出方法的有效性。     

集成多特征与稀疏编码的图像分类方法

采用单一特征时存在提取信息量不足、对图像内容描述较片面等问题,单一编码方法在组织特征向量时也会对图像造成过多的信息丢失.针对这些问题,文中提出一种集成多特征与稀疏编码方法.首先,对图像进行空间金字塔划分,结合尺度不变特征和梯度方向直方图特征之间的优势互补性,提取得到不同的特征集.然后,在不同的特征集上用不同的聚类方法得到不同的视觉词汇本,在每个词汇本上分别进行局部稀疏编码和稀疏编码,得到不同的图像描述集.最后,利用线性SVM进行图像分类,并对得到的多个结果采用投票决策方法决定最终分类情况.实验表明文中方法有良好的准确性和鲁棒性.     

一种基于用户行为静态建模的在线客服系统

交互式信息服务模型强调人机交互过程中对用户动态的反映,注重用户认知因素和非认知因素的结合,旨在构建支持对用户自适应的用户模型。通过提出使用模糊集的方式,对在线用户进行建模,同时描述了基于这种用户模型进行用户行为在线跟踪和用户行为预测的方法,并介绍一个系统实现构成。     

基于GTK＋的编辑界面自动生成设计与实现

通信系统中用户信息交互频繁,格式种类繁多,为解决软件编码定制用户信息编辑界面大部分工作重复繁琐的现状,应用 XML方法对图形界面元素进行描述,结合开源GTK＋图形用户界面库的使用特点,给出了一种用户编辑界面自动生成的实现方法。通过解析XML文档并调用界面控件库接口动态生成图形用户界面,实现界面设计和生成实现的分离。实践证明,运用该方法实现多样化用户信息的编辑,能够大幅降低界面设计编程的工作量,提高了软件的开发效率和可维护性。     

基于C#.Net的库房备件编码系统设计

针对某电厂需求开发了一套库房备件编码系统,系统可根据用户的录入备件名称和规格信息自动生成备件编码和备件描述,并与电厂资产管理系统EAM做了接口,非常方便在EAM中物资管理模块使用。详细介绍了备件编码系统的设计思路和实现方法。     

基于词汇相关度模型的个性化元搜索引擎

为了在大量网络Web页面中快速找到用户关心的内容,提出使用词汇之间的"相关度"来存储用户的个性化信息,应用能够在用户进行检索的过程中自动建立针对该用户的"词汇相关度"的算法设计了一个个性化元搜索引擎,并通过使用3种不同的利用词汇相关度对底层搜索引擎所返回的结果进行评估和个性化排序的算法进行实验.这里设计的个性化算法的灵敏度、抗干扰性、语义相关性分析3个指标的实验结果说明该算法最终会影响到网页的排序.基于统计方法的词汇相关度模型是一种有效的个性化信息检索技术,它可以大大提高搜索结果的质量.     

微博中用户标签的研究

微博环境中用户可以为自己添加标签,用户所添加的标签往往被视为是对自身特点和兴趣的重要描述信息.标签中所包含的信息可能有助于建立精确的用户描述,因此在个性化推荐、专家检索、影响力分析等应用中有潜在的应用价值.首先,在大规模数据上分析和研究了微博中用户添加标签的行为及标签内容分布的特点;之后,通过主题模型对用户的微博内容进行分析,实验结果表明:用户的标签越相似,微博内容也越相似,反之亦然;随后,分析了用户关注关系与微博和标签内容之间的联系,实验结果显示,有关注关系的用户之间微博和标签的内容越相似;基于这个发现,分别使用标签内容和微博内容对真实微博数据中的用户关注关系进行预测,结果表明:基于标签的预测方法其效果明显优于基于微博内容的预测方法,显示出用户标签在描述用户兴趣方面的价值.     

基于概念格和关联规则Web个人化系统

最近的一些研究提出将Web使用日志的挖掘技术应用于Web个人化系统中,用于克服传统个人化技术（如CF技术、基于内容的过滤技术）中存在的问题,如处理大数据量的能力较差,依赖于用户主观的登记信息,产生的用户描述是静态的,不能获取对象之间丰富的语义联系等。但是基于Web使用日志挖掘的个人化技术不能适用于用户的使用信息获取困难或者站点内容经常变化的情况。更有效的办法是将站点的内容特征和使用特征结合到一个Web挖掘结构中去,以备推荐引擎统一使用。提出了一个基于关联规则挖掘的个人化系统,它使用概念格作为存储频繁页面集的数据结构,并介绍了如何利用概念格实时地为当前活动用户产生推荐集。