结合类频率的关联中文文本分类

该文提出一种词类频率和关联中文文本分类相结合的算法ARCTC。此算法将文档视作事务,关键词视作项,并针对文本事务的特性,提出利用词的类频率筛选与分类相关性不大的词汇,然后将改进的关联规则挖掘算法用于挖掘项和类别间的相关关系。挖掘出的规则用于形成类别特征词的集合,可用来和类标号未知文档的词的集合求交集,交集元素个数最多者即为所分类别。实验证明,该算法在提高训练时间和测试时间的同时具有较好的召回率、准确率和F-Measure。     

代码知识图谱构建及智能化软件开发方法研究

智能化软件开发正在经历从简单的代码检索到语义赋能的代码自动生成的转变,传统的语义表达方式无法有效地支撑人、机器和代码之间的语义交互,探索机器可理解的语义表达机制迫在眉睫.首先指出了代码知识图谱是实现智能化软件开发的基础,进而分析了大数据时代智能化软件开发的新特点以及基于代码知识图谱进行智能化软件开发的新挑战;随后回顾了智能化软件开发和代码知识图谱的研究现状,指出了现有智能化软件开发的研究仍然处于较低水平,而现有知识图谱的研究主要面向开放领域知识图谱,无法直接应用于代码领域知识图谱.因此,从代码知识图谱的建模与表示、构建与精化、存储与演化管理、查询语义理解以及智能化应用这5个方面详细探讨了研究新趋势,以更好地满足基于代码知识图谱进行智能化软件开发的需要.     

基于GIS系统的空间查询语言

目前,主流的空间数据查询语言都是在SFA SQL或SQL/MM Spatial这两大国际标准的基础上进行扩展的.然而,这两大标准对于空间查询和空间分析都是函数式的,所以当查询条件增多时,其复杂的查询表达式既不适合普通用户使用,也不利于提高查询的效率.提出了一种基于GIS系统的空间查询语言SQDL-G,将空间谓词表示为空间运算符,将子查询结构引入查询表达式中,并在ArcGIS平台上建立了该语言的执行引擎.实验表明,该语言表达灵活,结构清晰,易于被用户接受.     

利用prefix-hash-tree实现从中文文本到事务数据的转换

电子文档的飞速增长为自动文本分类提供了巨大的机遇和挑战。在现有的众多方法中,关联分类以其较高的准确率和较快的训练时问而成为一种重要的自动文本分类方法。为实现基于关联的文本分类,首先需要将无结构的文本转换为结构化的事务数据,本文提出的prefix—hash—tree是针对汉语的特殊性而设计的一种数据结构,利用它可以方便地将中文文本转化为事务数据,实验证明利用该数据结构相应的查找、插入和重构算法郝具有较好的效率。     

基于边采样的网络表示学习模型

近年来,以微博、微信、Facebook为代表的社交网络不断发展,网络表示学习引起了学术界和工业界的广泛关注。传统的网络表示学习模型利用图矩阵表示的谱特性,由于其效率低下、效果不佳,难以应用到真实网络中。近几年,基于神经网络的表示学习方法因算法效率高、能较好保存网络结构信息,逐渐成为网络表示学习的主流算法。网络中的节点因为不同类型的关系而相互连接,这些关系里隐藏了非常丰富的信息（如兴趣、家人）,但所有现存方法都没有区分节点之间边的关系类型。本文提出一个能够编码这种关系信息的无监督网络表示学习模型NEES,首先通过边采样得到能够反映边关系类型信息的边向量,其次利用边向量为图中每个节点学习到一个低维表示。我们分别在几个真实网络数据上进行了多标签分类、边预测等任务,实验结果表明NEES方法能取得超过现存最好算法的优异效果,且其是可规模化的,可以很好地应用于大型网络的表示与计算。     

基于关联规则挖掘的中文文本自动分类

随着电子出版物和互联网文档的飞速增加，自动文档分类工作正变得日渐重要．提出一种基于关联规则的中文文本自动分类方法．该算法将文档视作事务．关键词视作项，利用改进的关联规则挖掘算法挖掘项和类剐间的相关关系．挖掘出的规则形成分类器，可用于类标号未知的文档的区分．实验证明，该算法能较快地获得可理解的规则并且具有较好的召回率和准确率．     

超越支持度-置信度框架的负相关对规则挖掘

相关规则比传统的关联规则更具有实际意义.但现存的相关规则挖掘算法均需利用apriori类似算法挖掘具有高支持度的项集,再对获得的项集进行相关性测试而获取相关规则,这导致低支持度-高相关度的规则不易被发现.直接挖掘相关规则的困难在于候选相关项不能利用apriori类似性质进行剪枝,导致搜索空间爆炸性增长.本文提出的算法MNI利用Phi相关系数的下界来产生候选负相关项,从而缩小负相关项搜索空间,并证明了该算法的完全性和正确性.在负相关项对基础上利用规则可靠度产生负相关规则时,提出将负相关对计数统一转化为正相关对计数的方法.在真实数据集上的实验结果表明,该算法MNI能有效提高负相关项对的挖掘速度.