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1.
本体学习研究综述   总被引:99,自引:0,他引:99       下载免费PDF全文
杜小勇  李曼  王珊 《软件学报》2006,17(9):1837-1847
近年来,本体学习技术逐渐成为计算机科学领域的一个研究热点.根据数据源的结构化程度(结构化、半结构化、非结构化)以及本体学习对象的层次(概念、关系、公理),将本体学习问题划分为9类子问题.分别阐述了这9类问题的基本特征、常用的方法和最新的研究进展,并在此分析框架下进一步介绍和比较了现有的本体学习工具.最后,讨论了存在的问题,指出了未来的研究方向.  相似文献
2.
基于领域本体的Web服务动态组合   总被引:86,自引:1,他引:85  
随着Web环境下服务数量的快速增长,如何自动地根据服务请求,进行服务的动态组合成为一个迫切需要解决的问题,该文提出了一种基于领域本体的服务动态组合方法,该方法利用领域本体及其推理能力,生成一个优化的服务组合图,然后基于该图给出了一个高效的服务组合算法.与已有的方法相比,该文的方法综合考虑了服务语义、服务组合的质量和服务组合的效率等因素,可以自动地根据服务请求实现服务的动态组合.同时保证了服务组合的效率和质量.  相似文献
3.
语义Web与本体研究综述   总被引:35,自引:0,他引:35  
杜小勇  李曼  王大治 《计算机应用》2004,24(10):14-16,20
语义Web是一个新兴的研究方向,Ontology在语义Web中的本体应用研究还在初级阶段。介绍了Ontology的定义和描述语言,建设方法和工具,以及主要研究机构,并介绍了目前语义Web中Ontology的研究和成果。  相似文献
4.
纯Peer to Peer环境下有效的Top-k查询   总被引:20,自引:2,他引:18       下载免费PDF全文
何盈捷  王珊  杜小勇 《软件学报》2005,16(4):540-552
目前大多数的Peer-to-Peer(P2P)系统只支持基于文件标识的搜索,用户不能根据文件的内容进行搜索.Top-k查询被广泛地应用于搜索引擎中,获得了巨大的成功.可是,由于P2P系统是一个动态的、分散的系统,在纯的P2P环境下进行top-k查询是具有挑战性的.提出了一种基于直方图的分层top-k查询算法.首先,采用层次化的方法实现分布式的top-k查询,将结果的合并和排序分散到P2P网络中的各个节点上,充分利用了网络中的资源.其次,根据节点返回的结果为节点构建直方图,利用直方图估计节点可能的分数上限,对节点进行选择,提高了查询效率.实验证明,top-k查询提高了查询效果,而直方图则提高了查询效率.  相似文献
5.
可视化数据挖掘技术及其应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
大型数据库信息管理和信息挖掘技术是国际热门问题之一。利用Matcom技术将软件Matlab的矩阵计算功能内嵌到VB环境中,用友好的人机交互界面实现数据库操作与数据分析一体化,形成相关软件,进一步以高阶相关系数能刻画变量相关的特性为基础,乘法地实现数据挖掘的高阶关联分析所需要的矩阵运算和动态作图功能。  相似文献
6.
语义查询扩展中词语-概念相关度的计算   总被引:14,自引:0,他引:14       下载免费PDF全文
田 萱  杜小勇  李海华 《软件学报》2008,19(8):2043-2053
在基于语义的查询扩展中,为了找到描述查询需求语义的相关概念,词语.概念相关度的计算是语义查询扩展中的关键一步.针对词语.概念相关度的计算,提出一种K2CM(keyword to concept method)方法.K2CM方法从词语.文档.概念所属程度和词语.概念共现程度两个方面来计算词语.概念相关度问语.文档.概念所属程度来源于标注的文档集中词语对概念的所属关系,即词语出现在若干文档中而文档被标注了若干概念.词语.概念共现程度是在词语概念对的共现性基础上增加了词语概念对的文本距离和文档分布特征的考虑.3种不同类型数据集上的语义检索实验结果表明,与传统方法相比,基于K2CM的语义查询扩展可以提高查询效果.  相似文献
7.
将Matlab函数转换为VB可用的DLL   总被引:12,自引:1,他引:11  
Matlab是一种很受广大工程技术人员喜爱的数学工具软件,为我们提供了强大的矩阵处理和绘图功能。由于它的界面功能比较弱,给我们开发界面友好的应用或演示系统带来不便。文章介绍了一种用Matcom将Matlab函数转换为VB中可用的动态链接库的方法,操作简单易行。  相似文献
8.
一种基于约束的多维数据异常点挖掘方法   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
李翠平  李盛恩  王珊  杜小勇 《软件学报》2003,14(9):1571-1577
数据中的异常点常常反映了企业经营中潜伏的问题或暗藏的商机,数据分析人员经常需要从大量的数据中找出这些异常点.最近提出的一种从数据中自动发现异常点的方法,将人们从繁重的体力劳动中解放出来.然而,该方法在计算效率和伸缩性方面还存在很多不足.针对这些不足,对该方法进行了优化和改进,提出了一种基于约束的多维数据异常点挖掘方法.通过在数据挖掘过程中引入约束条件,首先将数据立方体限制到一个小的多维空间,然后再从中找出异常点.实验结果表明该方法非常有效.  相似文献
9.
RDF 数据查询处理技术综述   总被引:8,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
杜方  陈跃国  杜小勇 《软件学报》2013,24(6):1222-1242
随着语义网以及信息抽取技术等研究的发展,Web上涌现出越来越多的RDF数据,海量RDF数据的管理,已经成为学术界和工业界研究的热点之一。从RDF数据集形态及RDF数据组织存储两个维度以及查询表述、查询处理、查询优化等方面,深入地分析和比较了RDF数据查询处理方法,并在此基础上提出了未来研究的方向和挑战。  相似文献
10.
基于用户层次信息的协同推荐算法   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
秦国  杜小勇 《计算机科学》2004,31(10):138-140
在个性化信息推荐服务中,协同推荐作为一种基本的信息过滤方法得到广泛的应用,它根据和目标用户具有相似行为的用户对资源的评价来进行推荐。但是,我们的研究发现,协同推荐算法所获得的相似用户群和实际用户的概念层次没有关系,这和我们的直觉是矛盾的,这驱使我们在协同推荐算法中考虑进用户的分类信息。实验结果表明,这样的方法是有效的,它和传统协同过滤相比具有更高的推荐精度。  相似文献
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