面向混合类型关键词查询的非合作结构化深网数据源选择

为有效地利用深网中的资源,深网集成应运而生.为了提高深网集成的效率和返回结果的质量,数据源选择成为深网集成的关键技术.深网数据源大多数是结构化和非合作型的.当前已有的非合作结构化深网数据源选择的研究分为2类:一类是面向离散型关键词查询的源选择;另一类是面向字符型关键词查询的源选择,而未见面向混合类型关键词查询的结构化数据源选择的相关研究.基于此,将用户查询关键词分为检索型关键词和约束型关键词,基于主题词与主题词、主题词与特征词和直方图与直方图的关联特征构建了面向检索型、约束型混合关键词查询的层次化数据源摘要,有效地反映了非合作结构化深网数据源选择中检索型关键词的检索意图和约束型关键词的约束相关性,并依据此摘要给出了相应的数据源选择策略.实验结果表明,该方法在面向混合类型关键词查询的非合作结构化深网数据源选择时具有较好的记录召回率及准确率.     

考虑社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测

针对P2P（Peer to Peer）借贷项目违约风险预测中财务信息不完全或质量较低、预测准确率不高等问题,提出了一种考虑平台社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测的方法。通过对P2P借贷平台社会网络相关信息进行分析,从社会资本的结构维度、关系维度和认知维度发掘其中具有风险预测价值的关键特征,即社会网络风险特征,并将这些特征作为预测指标用于违约风险预测,依据多种非线性预测方法分别构建基于传统财务指标预测模型和引入社会网络风险特征后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了对比分析。实验结果表明,P2P借贷社会网络关系中蕴含着与借贷项目违约风险显著相关的特征,通过对这些特征进行有效挖掘并将其合理引入P2P借贷项目违约风险预测模型,有助于提高借贷项目违约风险预测效果,为投资者的投资风险规避及P2P借贷市场风险管理提供支持。     

利用Optisystem仿真研究EDFA增益的影响因素

利用Optisystem软件建立EDFA系统,对EDFA增益的影响因素进行了分析.通过系统仿真分析,根据影响EDFA增益的因素,确定影响EDFA增益的最佳因素参数,验证了EDFA仿真系统的正确性和设计方案的可行性,更加准确地得到最佳优化设计方案.     

高反射薄膜在DF激光辐照下的温度场分布

建立了光学薄膜温度场的基本理论,利用交替隐型技术,对3.8μm DF激光辐照下高反射薄膜的温度场分布进行了数值模拟和理论分析。     

基于神经网络与领域知识的外交国际合作元素抽取

为了能够实时了解国际双边合作中有价值的信息,高效地智能提取Web外交新闻中的国际合作元素就显得至关重要。将国际合作元素抽取抽象为类似命名实体识别的问题,首先,界定国际合作元素的内涵;其次,提取了蕴涵领域知识的规则;再次,结合神经网络与领域知识提出了面向外交新闻文本的国际合作元素抽取方法;最后在相同语料库中与神经网络方法以及自身规则组合进行了比较,实验结果表明该方法具有更好的效果。     

基于结点权重模型的XML片段检索策略

当用户向XML检索引擎提交查询后,返回的结果通常远远多于用户的期望,返回结果中难免有一些不相关的文档或结点.对于以文档为中心的XML文档集合,XML片段检索是根据用户的查询,从XML检索引擎返回的XML文档或结点中抽取出仅包含数百字节的片段,用户可以通过该片段判断片段所在的XML文档或结点与查询的真实相关性,以决定是否有必要进一步阅读,从而有效地提高从XML文档中获取信息的效率.该文提出了基于结点权重模型的XML片段检索策略.该策略先利用结点权重模型ATG(平均主题概括强度)对XML文档集中的标签或路径设置权重,再将该权重用于BM25模型,得到BM25NW检索模型.在利用BM25NW检索出XML结点后,对结点中定长窗口进行评分,考察其是否适合作为片段内容.最后在保证信息冗余较小的条件下,选择得分较高的窗口内容组成片段返回给用户.INEX 2011片段检索任务上的评测结果显示,基于结点权重模型ATG的XML片段检索策略具有很强的竞争力,性能明显优于其它参赛系统.     

考虑Web金融信息的上市企业财务危机预测模型研究

以往财务危机预测研究主要基于财务指标,而随着研究的深入,财务指标本身的局限性也日益凸显,如财务报表的滞后性及财务数据易于被操纵等,这影响了财务危机预测模型的性能。鉴于此,通过情感倾向值的计算,将Web金融信息文本有效地数值化,并将其作为预测指标变量用于财务危机预测,使用LIBSVM分别构建纯财务指标预测模型和引入Web金融信息指标变量后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了比较分析。混合指标预测模型在预测的有效性、稳定性和超前性上均好于纯财务指标预测模型。     

基于语义约束LDA的商品特征和情感词提取

随着网络购物的发展,Web上产生了大量的商品评论文本数据,其中蕴含着丰富的评价知识。如何从这些海量评论文本中有效提取商品特征和情感词,进而获取特征级别的情感倾向,是进行商品评论细粒度情感分析的关键。本文根据中文商品评论文本的特点,从句法分析、词义理解和语境相关等多角度获取词语间的语义关系,然后将其作为约束知识嵌入到主题模型,提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA（semantic relation constrained LDA）,用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取。由于SRC-LDA改善了标准LDA对于主题词的语义理解和识别能力,从而提高了相同主题下主题词分配的关联度和不同主题下主题词分配的区分度,可以更多地发现细粒度特征词、情感词及其之间的语义关联性。通过实验表明,SRC-LDA对于细粒度特征和情感词的发现和提取具有较好的效果。     

扩频通信系统传输语音信号的仿真设计

利用SystemView软件仿真语音模拟信号经扩频通信系统传输,建立了扩频通信系统模型,分析了系统有噪声和没有噪声的情况,比较了语音信号有经过扩频通信系统和没有经过扩频通信的噪声情况。仿真结果表明,该软件较很好的实现仿真,并且能够仿真比较复杂的通信系统,计算快,实现简单。对于设计通信系统,在节约成本,提高效率,理论计算方面,具有一定实用价值。