兴趣和蚁群相结合的非结构化P2P搜索算法

针对传统flooding搜索算法面临的效率低下和网络流量过大等问题,提出了一种改进的基于兴趣和蚁群相结合的资源搜索算法（IASA）。该算法将TTL机制加以改进,并将兴趣相似度引入到蚁群算法的路径概率选择中,同时结合信息素的多样性和正反馈机制,积累历史搜索经验,获得路由指引信息,从而有效地指导查询请求消息的转发,将请求消息尽量发往资源可能存在的节点上。仿真实验表明：该算法能有效地指导资源搜索的方向,提高查询命中率,减少冗余消息包,其整体搜索效果较好。     

基于虚拟锚节点的序列定位算法研究

为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。     

融合物品相似性与流形正则化的矩阵分解推荐模型

矩阵分解是推荐系统中应用最为广泛的方法之一,但其对物品隐因子及其相似性学习不够充分.社会网络分析中认为相互连接的个体有一定共性,受此启发提出一个能够借助近邻关系有效学习物品隐因子及其相似性的矩阵分解推荐模型.首先基于评分矩阵对物品相似性计算进行改良,综合同一用户和相似用户的评分共现信息对物品信息建模;然后通过构建相似性优化和流形局部保持正则化项,使物品相似性作用在矩阵分解中,从而充分学习物品隐因子特征及其相似性;最后根据用户和物品隐因子矩阵计算推荐指数.在公开数据集上的实验结果表明,通过流形正则化技术将改良的物品相似性作用在矩阵分解中,可以有效提升推荐效果.     

SVM-based ontology matching approach

There are a lot of heterogeneous ontologies in semantic web, and the task of ontology mapping is to find their semantic relationship. There are integrated methods that only simply combine the similarity values which are used in current multi-strategy ontology mapping. The semantic information is not included in them and a lot of manual intervention is also needed, so it leads to that some factual mapping relations are missed. Addressing this issue, the work presented in this paper puts forward an ontology matching approach, which uses multi-strategy mapping technique to carry on similarity iterative computation and explores both linguistic and structural similarity. Our approach takes different similarities into one whole, as a similarity cube. By cutting operation, similarity vectors are obtained, which form the similarity space, and by this way, mapping discovery can be converted into binary classification. Support vector machine (SVM) has good generalization ability and can obtain best compromise between complexity of model and learning capability when solving small samples and the nonlinear problem. Because of the said reason, we employ SVM in our approach. For making full use of the information of ontology, our implementation and experimental results used a common dataset to demonstrate the effectiveness of the mapping approach. It ensures the recall ration while improving the quality of mapping results.     

一种基于知网的句子相似度计算方法

句子相似度是衡量文档相似度的基础,在自然语言处理领域中有着非常重要的作用。目前的句子相似度计算方法忽略了句子的结构对相似度的影响。本文在分析已有研究工作的基础上,提出了一种改进的句子相似度计算方法。依据知网对"实体概念"的描述,构造出义原的语义层次树,由各个义原在树中的相对位置,计算出义原之间的相似度。对三种义原加权求和得到词语之间的语义相似度。综合句子的表层相似度和句子的词语语义以及词语的相对位置关系,得到句子的整体相似度。实验表明,在同等的测试条件下,本文所提出的句子相似度计算方法在相似度比较上更符合人的直观感觉。     

基于生物启发计算的警用流动人口分析系统

目前对流动人口的管理仅停留在数据查询比对和简单统计上,缺少对数据的深层次分析,难以对决策指挥提供支持。针对流动人口的分析问题,提出了构建一个基于生物启发计算的智能分析系统,用于发现流动人口中各类人员的流动模式以及流动人口的趋势性问题,找出异常的流动信息和模式。该系统综合运用了前沿的生物启发计算技术——基于多层染色体基因表达式编程算法、重叠基因表达进化算法、基于概念相似度神经网络分类模型和层次距离计算的聚类算法搭建了一个警用流动人口的分析平台。同时根据实际需求,提出了一种新的基于智能分析结果的分级报警模型。实验表明系统具有较高的性能和实用性。     

利用宽带回波的目标微动参数提取方法

高速目标平动补偿是弹道目标微动特征信息提取中一个较难解决的问题.利用弹道导弹宽带回波信号,提出了一种基于散射中心极化散射特性的非相干宽带回波对齐方法,通过极化相似性参数实现散射点中心对齐,并利用目标散射中心的高分辨一维距离像走动提取瞬时微动参数,对目标的尺寸和微动参数进行估计.仿真结果表明,该方法可以有效地在较低信噪比下实现包络对齐与微动参数提取,为后续工程化应用奠定了理论基础.     

Similarity-Based Diff, Three-Way Diff and Merge

Semi-structured documents and data pervade modern workflows in all areas. Collaborative work and version management rely on effective, automatic difference analysis and three-way difference analysis tools. In our effort to develop a three-way difference analysis for tree-structured documents we developed a kernel three-way difference algorithm which extends the equality-based procedures, such as GNU diff3, by considering the similarity of documents in the difference analysis as well as to ignore the order of data if that is semantically suitable. As a result we obtain difference analysis algorithms that can be more fine-tuned to the application domain. Moreover, the equality-based counter-parts of our three-way difference analysis algorithms has the idempotency property, which the current three-way diff algorithms lacks.     

基于分层动态时间弯曲的序列相似性度量方法研究

为了更好地体现时间序列的形态特征,并探索更适合于较长时间序列之间相似性度量的方法,在动态时间弯曲算法的基础上进行改进,提出了基于分层动态时间弯曲的序列相似性度量方法。对时间序列进行多层次分段,并从分段中均匀抽取相对应的层次分段子序列,然后将层次分段子序列抽象为三维空间的点（反映了分段子序列的均值、长度和趋势）进行相似性度量,最后综合各个层次的相似性度量作为结果。实验表明,在参数设置合理的情况下,此方法能获得较高的序列相似性度量准确度和效率。