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1.
通过分析特征词与类别间的相关性,提出了一种新的特征加权方法,依据特征词在特定类中出现的次数、特征词在某一类中的集中程度、特征词在特定类中的均匀分布程度来计算特征权值。通过与TF-IDF进行实验对比,新提出的TF-Var特征权重方法使得分类的微平均准确率得到了明显的提高。  相似文献   
2.
针对传统房屋测量投入周期长、测绘成本高的问题,提出了一套从数据获取到产品输出的农村房屋信息调查自动化解决方法。首先,利用无人机装载多视角相机以获取倾斜摄影测量影像数据,并从中生成三维点云、数字地表模型、正射影像图;然后,采用颜色与尺度信息融合的方式去除非建筑物点,利用多规则区域增长算法提取建筑物点云;最后,利用房屋外墙投影线、高程急剧变化边界线、屋顶不同平面相交线融合修正得到精确的房屋轮廓,并进行房屋空间信息计算与三维重建,实现了高效率、低成本、高精度的农房信息提取。在武汉新洲区施庙村的试点研究结果表明,自动化调查方法房屋面积在限差以内的房屋可达80%以上,平均精确率达到99.24%。  相似文献   
3.
在.NET平台上进行应用软件开发时,为了实现与后台具体数据源的相对独立,首先将每个表与一个DataSet绑定,其次针对此表的访问需求给出访问接口,接着针对不同的数据源在该接口的基础上实现访问类,最后利用Factory模式根据配置文件信息动态实现对不同数据源的访问,从而实现了独立于数据源开发软件的目的.  相似文献   
4.
目的有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息,进而提高复杂结构健康状况的正确诊断率.方法将BP神经网络与数据融合理论中的证据理论有机融合,提出一种决策级数据融合损伤识别新方法.为了验证所提方法的有效性,用1栋7自由度剪切型建筑模型的6种损伤进行了检验.结果研究发现,将BP网络和D-S证据理论相结合的综合诊断模型,可以有效地提高一些损伤模式的诊断率,具有良好的适应性.结论笔者所提方法优于单一信息建立模型的识别能力,表明它具有较好的容错性和识别精度,用于健康监测和损伤检测是可行的、有效的.  相似文献   
5.
大多数的社区发现方法是基于网络拓扑结构和边缘密度来进行最佳社区确定,但是这些方法具有非常高的计算复杂度,对网络的形式和类型非常敏感。为解决这些问题,提出基于动态节点自适应增量模型的微博社区交互优化算法,该算法在优化每个社区内成员的交互作用的基础上,利用贪婪算法有效地搜索最优社区的候选,无需遍历所有节点。该模型可快速、准确地测量社区内部和社区之间的交互作用差异。最后,在基准测试网络和搜狐微博平台抓取数据上的仿真测试显示,所提算法在召回率、准确率、算法计算时间以及网络覆盖率等指标上,要优于选取的对比算法。  相似文献   
6.
7.
当前,常用文本分类特征选择算法主要通过某种评价函数来计算单个特征对类别的区分能力,由于仅考虑了特征和类别之间的关联性,忽略了特征与特征之间的相关性,从而导致特征集存在冗余。针对这一问题,本文提出了一种新的用于文本分类的特征选择算法,该算法可以帮助选出类别区分能力强,特征之间关联性弱的特征。实验证实,该算法的性能要优于传统的特征选择算法。  相似文献   
8.
企业收集和获取用户个人信息是其对用户行为进行分析以制定合理营销决策的前提。注意到当前,由于互联网的高度发展和普及,消费用户往往在Web上以评论文本的形式分享其消费习惯、消费偏好和消费体验,这些海量的评论文本中蕴含着极具价值的信息,为用户个人信息的收集提供良好的资源。针对传统企业收集用户个人信息的方法主要以人工为主导,自动化水平较低的问题,提出一种基于Web挖掘技术以网上评论文本为挖掘对象,对用户个人信息进行自动提取以自动分析用户行为的改进方法。企业可以通过此改进的用户个人信息提取方法对用户行为进行分析以自动获取消费用户对产品的反馈意见并制定有针对性的营销策略。  相似文献   
9.
针对中文消费评论的情感分类问题,构建了一种基于语料库的二维坐标映射法的情感分类方法。根据中文语言特点,首先提出了基于语料库的搜索方法,使搜索更有针对性;其次,定义了提取表达情感的中文短语的规则;第三,构造了某领域的最佳种子词选取算法;最后,构造了二维坐标映射算法,通过计算评论句子的坐标值,将其映射到二维直角坐标系中,判断句子的语义倾向性。选取亚马逊网站某商家1200条与牛奶相关的评论(好、差评各600条)进行实验,首先根据最佳种子词选取算法选取“很好漏”作为最佳种子词,再根据二维坐标映射算法判断评论的情感极性,实验的平均F值达到了85%以上。实验结果表明该算法可以对消费评论进行情感分类。  相似文献   
10.
针对微博用户兴趣建模问题,提出一种在微博短文本数据集上建立用户兴趣模型的方法。为缓解短文本造成的数据稀疏性问题,在分析微博短文本结构和内容的基础上,给出微博短文本重构概念,根据微博相关的其他微博短文本和文本中包含的3种特殊符号,进行文本内容的扩展,从而扩充原始微博的特征信息。利用HowNet2000概念词典将重构后文本的特征词集映射到概念集。以抽象到概念层的文本向量为基础进行聚类,划分用户的兴趣集合,并给出用户兴趣模型的表示机制。实验结果表明,短文本重构和概念映射提高了聚类效果,与基于协同过滤的微博用户兴趣建模方法相比,平衡均值提高29.1%,表明构建的微博用户兴趣模型具有较好的性能。  相似文献   
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