融合知识交互关系的认知诊断深度模型

认知诊断是基于学习数据挖掘学习者潜在认知状态的一种智能评测技术.当前大多数认知诊断模型将学习任务中的知识视为同等重要,未考虑知识间的交互关系,从而影响诊断的准确性,同时也缺乏可解释性.针对上述问题,文中提出融合知识交互关系的认知诊断深度模型,实现学习者认知状态与知识权重的统一表达.同时,实现基于Choquet积分的理想作答反应计算算法.最后提出模糊测度的深度神经网络,预测学习者的作答表现.大量实验表明,文中模型不仅取得较好的预测结果,还能为预测结果提供知识交互层面的解释,具有一定的优越性.     

面向学科题目的文本分析方法与应用研究综述

分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了大量面向学科题目的文本分析方法,开展了许多重要的智能应用任务,对探索人类知识学习等认知能力具有重要意义。该文围绕智能教育与自然语言处理交叉领域,介绍了若干代表性研究任务,包括题目质量分析、机器阅读理解、数学题问答、文章自主评分等,并对相应研究进展进行阐述和总结;此外,对相关数据集和开源工具包进行了总结和介绍;最后,展望了多个未来研究方向。     

对象级搜索中基于图的对象排序模型（英文）

摘要：提出了一种对象级搜索中领域无关的对象排序模型.给定对象集合以及对象间的关系,根据用户输入的对象查询,该模型按照对象与查询的相关度输出一个对象的排序表.采用一个多平面的图表示对象级搜索的空间,并基于该图分别提出了对象流行度评估算法、根据查询计算相关度的算法,以及合并多个对象查询的算法.针对ACM数据集上的实验结果表明该算法是有效的,在论文推荐与合并多对象查询方面,均取得了比PaperRank更好的结果.     

基于集成学习的Adaboost演化决策树算法

演化决策树方法将传统的决策树算法与演化算法相结合,具有全局搜索的优点.基于集成学习框架,提出了Adaboost演化决策树算法,并对基本遗传算子加以改进.实验结果表明Adaboost演化决策树能在较短的演化代数内得到较高的预测准确度.     

分布式约束满足问题研究及其进展

近年来,随着网络技术的快速发展和广泛应用,人工智能领域中的诸多问题,如时序安排、计划编制、资源分配等,越来越多地以分布形式出现,从而形成一类多主体系统.相应地,求解该类问题的传统约束满足问题也发展为分布式约束满足问题,分布式约束满足已经成为多主体系统求解的一般框架.首先,简要介绍了分布式约束满足问题的基本概念,总结了该问题的基本算法及其改进算法,并对这些算法的效率和性能进行了比较分析.然后,讨论了近年来分布式约束满足问题的若干典型应用;最后,给出了分布式约束满足问题基本形式的扩展和今后的研究方向.分布式约束满足问题最新研究进展表明:今后的工作将着重于面向现实问题求解的理论研究,为实际应用提供坚实的理论基础.     

一种基于MaxGap约束的高效序列模式挖掘算法

如何有效地将约束与挖掘过程结合，将是提高基于约束的序列模式发现算法效率的关键。本文针对一种典型的强约束形式--MaxGap约束，提出了一种有效的序列模式挖掘方法。该方法利用MaxGap约束的特点，采用了高效的扩展单项剪枝策略，有效地减小了搜索空间的大小，提高了挖掘效率。实验结果表明，本文方法在性能上明显优于现有的方法。     

一种基于XML的半结构化数据存储方法

提出了一种基于XML存储半结构化数据的方法，设计并实现了相应存储与解析算法。鉴于OEM模型是一种图状模型，而通常的XML据模型是树状模型，为此需解决图状模型数据映射为树状模型数据这一关键问题，利用XML元素和属性的语义信息可从语义级别解决该问题。，     

高维数据特征提取算法的研究及比较

1 引言近年来随着科技的发展,出现了越来越多的复杂数据,如多媒体数据、蛋白质数据等。直接对这些高维数据进行诸如聚类、最近邻搜索及可视化等操作,其代价十分昂贵,需要的运算量往往超出机器的容许范围。特征提取的目的旨在对这些数据进行降维,从而大大降低对它们进行各种操作的计算复杂度。     

一种网络环境中的本体演化和维护模型

With the rapid development of Internet, Knowledge web will be one of development directions of the next generation of Internet. The applications of ontology will bring new opportunities and challenges to it. In this paper, we propose an ontology evolution and maintenance model in the Web environment to solve the conflicts and inconsistencies between domain ontologies and knowledge caused by the changes of the knowledge sources in the Web environment by extracting and analyzing the meta-data of the data sources.     

XML的半结构化数据表示方法及其在医学文档处理中的应用

可扩展标识语言以其合理的数据组织结构和可扩展的特性，成为各种复杂数据，特别是半结构化数据表示和处理的良好工具，基于一则医学文档管理的实例，详细介绍了使用XML表示和处理半结构化信息内容的方法、思想及特点。