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互联网中,以网页、社交媒体和知识库等为载体呈现的大量非结构化数据可表示为在线大图.在线大图数据的获取包括数据收集和更新,是大数据分析与知识工程的重要基础,但面临着数据量大、分布广、异构和变化快速等挑战.基于采样技术,提出并行、自适应的在线大图数据收集和更新方法.首先,将分支限界方法与半蒙特卡罗采样技术相结合,提出能够自适应地收集在线大图数据的HD-QMC算法;然后,为了使收集的数据能反映实际中在线大图的动态变化,进一步基于信息熵及泊松过程,提出高效更新在线大图数据的EPP算法.从理论上分析了该算法的有效性,并将获取的各类在线大图数据统一表示为RDF三元组的形式,为在线大图数据分析及相关研究提供方便易用的数据基础.基于Spark实现了在线大图数据的收集和更新算法,人工生成数据和真实数据上的实验结果展示了该方法的有效性和高效性. 相似文献
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通过研究分析知识密集型业务流程的特点及其知识管理的方法 ,参照WfMC的基本工作流模型 ,提出了知识集成的工作流模型以及工作流管理系统框架 ,用于描述知识密集型的业务流程中知识与知识、知识与人、知识与业务流程的关系 ,为知识管理提供了一种新的手段 相似文献
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带有时序特征的知识图谱(KG)称为时序知识图谱,用来描述知识库中增量式的概念及其相互关系.知识随着时间推移而变化,将新增知识实时、准确地添加到时序知识图谱中,可以实时反映知识的演化更新.对此,给出时序知识图谱的定义,并基于TransH提出一种时序知识图谱的增量构建方法.为了将新增且相关的三元组准确地添加到当前知识图谱中... 相似文献
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信誉可以帮助用户在对等网络系统中做出更好的服务选择决策.然而女巫攻击者可以获取多个身份,并伪装成多个在系统中的实体,通过操控多个女巫节点的评价意向,让其他参与者的信誉随攻击者的意愿而改变.现有的防范方法需要引入特定环境进行攻击检测或者仅进行单次注册验证,难以从源头上抑制女巫攻击.通过引入多轮工作量证明验证和动态难度调整... 相似文献
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为解决在不完整序数偏好场景下的在线服务评价问题,提出一种面向不完整序数偏好的在线服务评价方法.首先,通过定义面向不完整序数偏好的Kendall tau胜者距离,将其作为服务评价指标,实现了在不完整序数偏好场景下的在线服务评价;然后,设计了用于评估和优化服务评价结果质量的评估算法与偏好抽取策略,用于在需要时对服务评价结果质量进行评估,并向用户进行少量但关键的偏好查询,以实现快速优化服务评价结果质量;最后,基于真实数据集与人工合成数据集的实验结果验证了该方法的合理性和有效性. 相似文献
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从高维、稀疏的用户评分数据中构建用户偏好模型,存在迭代计算复杂度高、中间结果规模大和难以实现有效推理等问题。为此,提出一种基于深度信念网(DBN)和贝叶斯网(BN)的用户偏好建模方法。采用DBN对评分数据进行分类,用隐变量表示不能直接观测到的用户偏好,利用含隐变量的BN描述评分数据中蕴含的相关属性间的依赖关系及其不确定性。在MovieLens和大众点评数据集上的实验结果表明,该方法能够有效描述评分数据中与用户偏好相关的各属性间的依赖关系,其精确率和执行效率均高于隐变量模型。 相似文献
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现实应用需要从关系数据库中提取数据并以XML的形式进行发布，需要利用定义在XML文档上的键检测发布后的XML文档是否满足原先关系数据库的语义及完整性约束。文章提出了生成XML键的方法，该方法由关系数据库中的键、外键约束构造规范化关系模式的约束概念层次图，并保持语义映射为有效的、完全的XML键约束。 相似文献
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针对非真实感抽象绘制技术中可能存在的抽象程度整体趋于一致、缺少色彩层叠感的问题,提出一种自动的、基于图像重要度的抽象艺术风格绘制方法.首先通过梯度和显著度加权计算得到图像的重要度,并将该重要度引入抽象艺术风格绘制;在绘制过程中,为了保留图像的局部结构和方向特征,采用各向异性滤波平滑结构张量场,并沿张量场局部曲线方向进行积分卷积计算;最后采用改进的局部光照明Phong模型对抽象结果进行渲染,有效地突出不同光照条件下的艺术表现力,增强了艺术效果的色彩层叠感.实验结果表明,该方法能对图像局部区域进行不同程度的抽象,更好地保留图像中的局部细节和结构特征,更加符合格式塔理论,并可以产生具有色彩层叠感的抽象艺术效果. 相似文献
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