一种基于《知网》的文本语义相似度的计算方法

论文提出一个基于语义的文本间的相似度算法,以文本的特征词相似度为基础,来计算文本间的相似度,利用聚类算法对文本簇进行聚类.实验结果证明基于知网的文本语义相似度方法在对文本相似度计算以及文本聚类方面,能有效提高聚类的效果.     

Excel操作题自动阅卷算法的设计与实现

根据Excel教学大纲的要求,总结出Excel考核的若干知识点,根据这些知识点提出了基于VBA技术的自动阅卷算法,并引入数据挖掘中的相异度与相似度作为单元格内容评分的度量,使得评分更加科学、合理。同时给出了一个Excel文档自动阅卷实例。     

结合图像特征的多视拼接数据的消冗处理

在不丢失非重叠区域数据的情况下, 对多视拼接重合区域的三维点云数据进行消冗处理是三维拼接中的一个难题。针对这一难题, 提出了一种结合二维图像信息查找和消除冗余数据的新方法。算法首先查找位于拼接重叠区域的三维点云数据, 结合三维点的K近邻约束和对应像素特征描述的相似度, 对重叠区域的点云数据进行冗余查找和消除。实验表明, 该方法能够准确判断并消除冗余点, 没有造成更改或丢失非重叠区域三维数据点的不良效果, 消冗速度也有所提高。     

一种新颖的汉字字形相似度计算方法

为了利用字形描述技术识别相似汉字, 提出了三元组递归表示的汉字字形相似度计算方法。该算法把汉字表示为汉字结构、字首部件和字尾部件三元组, 以部件为运算对象, 字型结构为运算符, 将汉字描述为前缀表达式。通过建立汉字字形相似度计算递归模型, 使计算过程被逐层分解为原子部件间的相似性比较, 从而更好地降低了计算的复杂性。然后将其用于计算汉字的最佳相似字。实验结果表明, 该方法与人的认知结果吻合度很好, 算法是有效可行的。     

基于混合属性的产品优化聚类算法

针对分类研究中采用单一类型数据造成的结果失真, 提出了综合考虑产品属性和销售时间序列的两阶段优化聚类算法。分别采用基于属性的相似性排序及时间序列的分层优化聚类实现产品单独聚类, 然后基于初始聚类结果及参数化的动态相对权重提出考虑噪声数据处理的分层聚类方法实现产品综合优化分类。企业实例应用研究表明综合聚类模型及两阶段算法在聚类精度及时间复杂度上具有明显的优势, 相对权重的动态参数化设置有效解决了不同产品间个性化特征的差异表示。通用数据集的仿真进一步验证了算法在解决混合属性产品聚类问题时的优越性及广泛适用性。     

时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述

分别分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用和意义,对目前已有的主要方法进行了综述,分析各自存在的优缺点;同时,探讨了将来值得关注的问题,为进一步研究时间序列数据的特征表示和相似性度量提供了方向。     

面向协调搜索的文本相似度计算方法

近年来文本相似度计算在文本聚类、智能检索、网页问答、结果去重等其他许多自然语言处理领域具有举足轻重的地位,尤其是在搜索引擎中。该文简单论述了文本相似度计算的常用方法,以及本系统如何利用文本相似度计算判断多文本的同一性。更重要的是提出了迭代搜索的概念,进一步细化信息检索工作,尽可能确保信息检索的正确性,提高效率,解放人工。     

个性化搜索引擎推荐算法研究*

将个性化引入搜索引擎出现了稀疏性、精确性、扩展性等新问题。针对以上问题,提出了一种基于SVD（单值分解）影响集的协作过滤推荐算法,在利用矩阵相关技术以及扩大影响的基础上,将用户潜在感兴趣的资源推荐给用户。实验表明,该算法可有效解决以上存在的问题,显著提高个性化系统的推荐质量。     

基于斜率偏离的时间序列相似性搜索方法研究*

摘要：针对数据挖掘领域中时间序列的相似性度量问题,提出了基于斜率偏离度量的浮动索引相似性搜索算法。在斜率偏离度量的基础上建立分箱标志,通过浮动索引方法有效实现高维多元时间序列的准确索引,用实际的飞行数据进行仿真验证获得好的效果,证明这种方法的有效性和可靠性。     

基于语义向量模型的Web服务匹配方法*

针对当前Web服务匹配方法中存在的缺陷,将语义Web服务匹配方法与信息检索技术相结合,提出一种利用语义相似度扩展向量模型的Web服务匹配方法,并通过实验对匹配效果进行了检验与分析。实验结果证明,与基于经典向量模型的匹配方法和相关语义匹配方法相比,该匹配方法具有更高的准确率。