N-SHOQ(D):描述逻辑SHOQ(D)的一个非单调扩展

描述逻辑SHOQ(D)给出了Web本体语言DAML OIL的语义,但SHOQ(D)只能处理严格成立的完备知识,不能处理在实际情况中经常出现的不完备知识．对描述逻辑SHOQ(D)进行扩展,提出了能够处理不完备知识的非单调描述逻辑N—SHOQ(D)．给出了N—SHOQ(D)的语法和语义,定义了N—SHOQ(D)中的蕴涵推理关系,研究了N—SHOQ(D)所具有的性质．N—SHOQ(D)为扩展DAML OIL语言到能够处理不完备知识的情形提供了语义支持．     

基于邻接矩阵的全文索引模型

文本信息的急剧增加和越来越多的用户通过在线方式获取文本信息,使得查询效率成为信息检索系统一个突出瓶颈.提出两种新型全文索引模型,用于改善信息检索系统的查询效率.通过使用有向图表示文本串,引出关于文本串的邻接矩阵;采用两种不同的方式实现文本串邻接矩阵,导出了两种基于邻接矩阵的新型全文索引模型,即基于邻接矩阵的倒排文件和基于邻接矩阵的PAT数组.给出了基于新模型的文本查询算法;分析了新模型的存储空间和查询时间的开销,并分别与两种传统索引模型进行了比较.对实际文本库进行了测试以证实新模型的效能.新模型能够以相对于原文较小的空间代价获得较大幅度的查询效率的提高,因此适合于在大规模文本检索系统中应用.     

一种基于文本单元关联网络的自动文摘方法

其它基于文本关联网络的自动文摘方法.本文方法计算出的词语权重,可以进一步应用到关键词抽取、文本分类和聚类及信息检索中.     

面向数据库应用的隐私保护研究综述

随着数据挖掘和数据发布等数据库应用的出现与发展,如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战.隐私保护技术需要在保护数据隐私的同时不影响数据应用.根据采用技术的不同,出现了数据失真、数据加密、限制发布等隐私保护技术.文中对隐私保护领域已有研究成果进行了总结,对各类隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,还详细介绍了各类技术的典型应用,并重点介绍了当前该领域的研究热点:基于数据匿名化的隐私保护技术.在对已有技术深入对比分析的基础上,指出了隐私保护技术的未来发展方向.     

Generalized multidimensional association rules

The problem of association rule mining has gained considerable prominence in the data mining community for its use as an important tool of knwledge discovery from large-scale databases.Ande there has been a sput of research activities around this problem.Traditional association rule mining is limited to intra-transaction.Only recently the concept on N-dimensional inter-transaction association rule(NDITAR)was proposed by H.J.Lu.This paper modifies and extends Lu‘s definition of NDITAR based on the analysis of its limitations,and the generalized multidimensional association rule(GMDAR)is subsequently introduced,which is ore general,flexible and reasonable than NDITAR.     

P2P信息检索及其优化策略

本文研究对等计算（P2P）环境中语义丰富的信息检索及其优化策略，提出了P2P信息检索系统（PIRS），实现了P2P环境中语义丰富的信息检索，定义了一套评价PIRS效率的指标体系；明确了决定PIRS效率的关键因素并提出相应的解决策略，包括：基于向量空间模型的节点数据分类管理策略、基于节点聚类的系统数据管理策略以及自适应查询路由策略，并用实验结果验证了这些策略的有效性。     

增量与演化流形学习综述

流形学习的目标是发现观测数据嵌入在高维数据空间中的低维光滑流形.近年来,在线或增量地发现内在低维流形结构成为流形学习的研究热点.从增量学习和演化学习2个方面入手,对该领域已有研究进展进行综述.增量流形学习较之传统的批量流形学习方法具有动态增量的能力,而演化流形学习能够在线地发现海量动态数据的内在规律,有利于进行维数约简和数据分析.文中对主要的增量与演化流形学习算法的基本原理、特点进行了阐述,分析了各自的优点与不足,指出了该领域的开放问题,并对进一步的研究方向进行了展望.     

软件工程数据挖掘研究进展

随着计算机软件的规模不断扩大,手工获取、开发和维护软件所需的信息越来越困难。数据挖掘技术可从软件工程数据中自动发现所需信息,加快软件开发进程。对软件工程数据挖掘的研究进展进行了综述。概述了软件工程数据挖掘的基本概念与技术挑战;详细评述了在软件工程各个阶段,数据挖掘技术所能发现的信息/知识,以及获取这些信息/知识的意义、难点、步骤和方法,重点介绍了数据预处理和数据表示方法;对软件工程数据挖掘研究的发展趋势进行了展望。     

网络数据分类研究进展

各种网络的广泛应用产生了大量的网络数据,对网络数据进行分类是数据挖掘的一个重要问题。文中对网络数据分类的国内外研究进展进行评述。首先概述网络数据分类的基本概念,然后详细分析各种网络数据分类算法,重点讨论在网络标注稀疏情况下的网络数据分类面临的挑战和解决策略,最后对网络数据分类技术进行总结和展望。     

波导侧窗耦合器的多模分析

本文采用模式匹配法对波导侧窗耦合器进行了多模分析,导出了耦合器的S参数计算公式,给出了几组计算得到的耦合器特性曲线,并对具体的耦合器进行了数值计算,理论结果与实验值吻合较好。