一般间隙序列模式挖掘的关键词抽取

本文提出了有监督的关键词抽取算法——KEING（Keyphrase Extraction using sequentIal patterns with oNe-off and General gaps condition）算法.首先，将每篇文档作为一个序列库，利用SPING（Sequential Patterns mIning with oNe-off and General gaps condition）算法获取词语之间的关系及其多种变化形式，并利用统计模式特征的方式描述候选关键词；然后，通过朴素贝叶斯分类算法对大量带标记的训练数据进行训练，构造分类器；最后利用分类器从测试文档中识别出关键词.通过实验验证了SPING算法的完备性以及KEING算法的有效性.     

带有通配符和长度约束的模式匹配问题求解模型

讨论了带有通配符和长度约束的模式匹配(PMWL)问题,其中模式由子模式序列集组成,两个相邻子模式的间隔在一定长度范围内。针对PMWL问题,已有工作包括设计启发式求解算法和对特殊情况进行完备性分析,然而还需要构建问题的基础求解模型。借鉴约束可满足问题框架,构建了由变量、值域和约束组成的三元组求解模型,对PMWL问题的基本概念和基本性质给出了形式化描述。最后,给出了算法求解PMWL问题的特定条件下的完备解。     

从知识图谱到数据中台: 华谱系统

针对碎片化的各姓氏家谱数据, 华谱系统通过构建家谱知识图谱的数据中台, 能够解决数据孤岛、烟囱式开发等问题. “数据中台”是一个源自国内的新近技术概念, 在华谱系统建设中, 我们通过家谱知识图谱的构建和应用, 对这个概念进行了正式定义. 基于这个定义和对应的7项核心功能, 本文提出一种用于家谱数据分析的数据中台建设架构Huapu-CP (华谱系统), 并通过该架构详细介绍面向家谱领域的数据中台核心技术, 分析数据中台构建的关键问题.     

基于种子节点选择的网络环境下多标签分类算法研究

多标签分类在基因分类,药物发现和文本分类等实际问题中有着广泛的应用.已存在的多标签分类算法,通常都是从网络中随机的选取节点作为训练集.然而,在分类算法执行的过程中,网络中不同节点所起的作用不同.在给定训练集数目的情况下,选择的训练集不同,分类精度也会不同.所以我们引入了种子节点的概念,标签分类从种子节点开始,经过不断推理,得到网络中其他所有节点的标签.本文提出了SHDA（Nodes Selection of High Degree from Each Affiliation）算法,即从网络的每个社团中,按比例的选取度数较大的节点,然后将其合并,处理后得到种子节点.真实数据集上的实验表明,将种子节点用作训练集进行多标签分类,能够提升网络环境下多标签分类的准确率.     

无重叠条件严格模式匹配的高效求解算法

无重叠条件序列模式挖掘是一种间隙约束序列模式挖掘方法，与同类挖掘方法相比，该方法更容易发现有价值的频繁模式，其核心问题是计算给定模式在序列中的支持度或出现数，进而判定该模式的频繁性.而计算模式支持度问题实质是无重叠条件模式匹配.当前研究采用迭代搜索无重叠出现，然后剪枝无用结点的方式计算模式的支持度，其计算时间复杂度为O （m×m×n×W），其中，m，n和W分别为模式长度、序列长度及最大间隙.为了进一步提高无重叠条件模式匹配计算速度，从而有效地降低无重叠条件序列模式挖掘时间，提出了一种高效的算法，该算法将模式匹配问题转换为一棵网树，然后从网树的最小树根结点出发，采用回溯策略迭代搜索最左孩子方式计算无重叠最小出现，在网树上剪枝该出现后，无需进一步查找并剪枝无效结点即可实现问题的求解.理论证明了该算法的完备性，并将该算法的时间复杂度降低为O （m×n×W）.在此基础上，继续指明该问题还存在另外3种相似的求解策略，分别是从最左叶子出发迭代查找最左双亲方式、从最右树根出发迭代查找最右孩子方式和从最右叶子出发迭代查找最右双亲方式.实验结果验证了该算法的性能，特别是在序列模式挖掘中，应用该方法的挖掘算法可以降低挖掘时间.     

专家系统的通用性研究

专家系统的通用性研究已成为专家系统学科发展的热门课题之一,一个系统如果不具备通用性的特征其生命力是不强大的。本文结合我们研制用于辅助决策的通用型专家系统DECISION[9]的研究成果,论述了用于通用性研究的现有技术和DECISION系统实现上的研究工作。     

碎片化家谱数据的融合技术

家谱数据是典型的碎片化数据,具有海量、多源、异构、自治的特点.通过数据融合技术将互联网中零散分布的家谱数据融合成一个全面、准确的家谱数据库,有利于针对家谱数据进行知识挖掘和推理,从而为用户提供姓氏起源、姓氏变迁和姓氏间关联等隐含信息.在大数据知识工程BigKE模型的基础上,提出了一个结合HAO智能模型的碎片化数据融合框架FDF-HAO （fragmented data fusion with human intelligence,artificial intelligence and organizational intelligence）,阐述了架构中每层的作用、关键技术和需要解决的问题,并以家谱数据为例,验证了该数据融合框架的有效性.最后,对碎片化数据融合的前景进行展望.     

基于贝叶斯网络的频繁模式兴趣度计算及剪枝

采用贝叶斯网络表示领域知识,提出一种基于领域知识的频繁项集和频繁属性集的兴趣度计算和剪枝方法 BN-EJTR,其目的在于发现与当前领域知识不一致的知识,以解决频繁模式挖掘所面临的有趣性和冗余问题.针对兴趣度计算过程中批量推理的需求,BN-EJTR提供了一种基于扩展邻接树消元的贝叶斯网络推理算法,用于计算大量项集在贝叶斯网络中的支持度;同时,BN-EJTR提供了一种基于兴趣度阈值和拓扑有趣性的剪枝算法.实验结果表明,与同类方法相比,方法 BN-EJTR具有良好的时间性能,而且剪枝效果明显;分析发现,经过剪枝后的频繁属性集和频繁项集相对于领域知识符合有趣性要求.