基于悖论证明与局部搜索的不可满足子式求解算法

随着软硬件设计规模日益增加,功能越来越复杂,功能验证与调试在整个设计周期中占有的比重越来越大,迫切需要高效的方法诊断与定位设计中的错误,而求解不可满足子式可以显著提高自动化工具定位错误的效率.近年来,求解不可满足子式的算法多是基于DPLL(Davis-Putnam-Logemann-Loveland)回溯搜索过程的完全算法,很少有研究涉及到不完全方法.文中针对求解不可满足子式的不完全方法,提出了悖论证明与悖论解析树的概念,并提出一种启发式局部搜索算法,从布尔公式的悖论证明中求解不可满足子式.算法首先采用融合了布尔推理技术、动态剪枝方法及蕴含消除方法的局部搜索过程,逐步构建悖论证明所对应的悖论解析树;然后调用递归函数搜索悖论解析树,最终得到不可满足子式.基于实际测试集与随机测试集进行了实验对比,结果表明文中提出的算法优于同类算法,而且动态剪枝与蕴含消除技术能够有效地减少存储空间及运行时间.     

基于引用启发式和URL语义相结合的会话识别方法

会话识别是Web日志的用户行为分析的关键步骤, 精准的会话识别是有效进行用户行为分析的基础。已有的会话识别方法不能有效地动态适应不同的用户（如多IP单用户、单IP多用户）行为, 在Web日志分析的基础上, 提出了一种基于引用启发式和URL语义相结合的会话识别方法。实验结果表明, 改进后的会话识别方法能更有效地识别出用户的真实会话。     

基于随机词汇迭代模型的POI分类检索

从特征选择、局部区域划分和词汇语义相似性计算入手,利用随机词汇迭代模型(random terms iterativemodel,RTIM)进行海量兴趣点(point of interest,POI)文本分类.通过词汇频度、集中度和离散度方法筛选出特征词汇;依据文本与各POI类别间的相似度进行局部区域划分;在每个局部区域内基于词汇在文本中的排列顺序构建词频向量,基于词频向量中词频的随机删除和重构,获取特征映射矩阵;通过特征映射矩阵将文本转为特征向量,并采用SVM分类器进行POI文本分类.实验证明,该方法有效提升了POI文本分类准确性和覆盖率.     

基于语义规则的污点传播分析优化方法

离线污点分析中的针对轨迹记录文件的污点传播分析的时间开销非常巨大,因此研究快速高效的污点传播分析具有重要意义。针对上述问题,提出了一种基于语义规则的污点传播分析优化方法。该方法定义了一种指令的语义描述规则,用于描述指令的污点传播语义,利用中间语言自动生成汇编指令的语义规则,再根据语义规则进行污点传播分析,避免了现有污点分析方法中指令重复执行导致的重复语义解析,提高了污点分析的效率。实验结果表明,所提方法能够有效降低污点传播分析的时间开销,仅占传统基于中间语言污点分析的14%左右,提高了分析效率。     

基于语义规则的Web金融文本情感分析

为有效提高非结构化Web金融文本情感倾向和强度分析的精度,提出了基于语义规则的Web金融文本情感分析算法(SAFT-SR)。该算法基于Apriori算法对金融文本进行属性抽取,构建金融情感词典和语义规则识别情感单元及强度,进而得到文本的情感倾向和强度。实验结果表明,与Ku提出的算法相比,在情感倾向分类方面,算法SAFT-SR情感分类性能良好,提高了分类器的F值、查全率和查准率;在情感强度计算方面,算法SAFT-SR的误差更小,更接近真实评分,证明了SAFT-SR是一种有效的金融文本情感分析算法。     

旅游本体的概念相似度算法改进

传统的基于信息内容的概念相似度算法在计算信息内容值时过于依赖语料库,给出一个新的只通过WordNet结构计算概念语义相似度的信息内容模型。该模型以WordNet的is-a关系为基础,不仅考虑了概念所包含的子节点个数和所处深度,而且将该概念所处的簇及父节点的信息内容值引入到模型中,使得概念的信息内容值更为精确。实验结果显示将该模型应用到领域本体的概念相似度计算中,可以明显提高现有相似度算法的性能。     

基于语义匿名代理的轨迹隐私保护方法

位置服务中隐私保护非常重要,移动设备的不可靠性往往会泄露个人轨迹数据等秘密信息。基于此提出新的轨迹隐私保护方法——基于语义匿名代理SAP(Semantic Anonymity Proxy),从传统轨迹匿名时使用的中心匿名服务器可能不可信为突破口,取消使用中心匿名服务器,使用基于背景地图模型的语义匿名和代理请求的方法实现基于位置的服务。在基于真实与模拟数据的测试中,在同CloakP2P比较时显示了其在轨迹隐私保护的有效性和服务的优质性。     

基于本体知识推理的QoS区分服务策略精化方法

策略精化过程的主要难点在于网络的不同层次之间缺少统一的知识表示,且在不同层次的知识之间,缺少必要的映射和推理机制。为此,研究一种通过本体知识推理实现策略自动精化的方法。将本体工程引入策略网络系统,利用本体对网络知识进行定义,利用语义Web规则描述语言对底层策略行为进行语义描述,建立不同层次间的自动化推理机制。以QoS区分服务应用场景为例,实现了策略的自动精化过程。     

基于本体的工程数据关键字检索和排序方法

工程数据大量存在于现代生产制造企业。传统工程数据上沿用的关键字查询方法具有难以处理各种异构文档、无法识别关键字在工程领域的语义等缺陷。针对此,提出一种新的工程数据关键字检索方法。该方法先通过建立代表工程数据的本体,对各种异构的工程文档用适合的工具提取文本信息,建立XML快照。XML快照为索引关键字标注了相对应的本体概念。检索框架首先将用户的查询关键字匹配到本体的概念上,在匹配的过程中,提出一种算法消减关键字的语义混淆。在此基础上,提出一种排序模型,该模型对符合查询的XML快照进行打分排序,打分着重考虑了快照在语义上满足关键字查询的程度。检索框架最后排序并返回快照对应的原始文档给用户,使异构的工程数据文档能被统一处理和查询。该方法在工程数据上的检索结果查全率、查准率高,检索结果排序合理,能适用于实际企业中的大量工程数据文档,解决了传统工程数据检索的不足。实验使用了实际数据集,验证说明了该方法的实际有效性和性能上的高效性。     

基于语义相似度计算的Deep Web数据库查询

Deep Web蕴藏着海量信息,现有的搜索引擎很难挖掘到其中的内容。如何充分地获取Deep Web中有价值的信息成为一个难题。提出了基于语义相似度计算的Deep Web数据查询方法,该方法通过语义相似度计算作为中间件,计算出关键词和数据库属性词典对应列的相似度,从而将关键词的搜索范围限制在一个(或多个)相关领域,最后生成相应的SQL查询语句。试验证明,该方法能够有效地提高基于Deep Web的数据查询效率。