基于类别特征域的文本分类特征选择方法

特征选择是文本分类的关键问题之一,而噪音与数据稀疏则是特征选择过程中遇到的主要障碍。本文介绍了一种基于类别特征域的特征选择方法。该方法首先利用“组合特征抽取”[1 ]的方法去除原始特征空间中的噪音 ,从中抽取出候选特征。这里“, 组合特征抽取”是指先利用文档频率(DF)的方法去掉一部分低频词,再用互信息的方法选择出候选特征。接下来,本方法为分类体系中的每个类别构建一个类别特征域,对出现在类别特征域中的候选特征进行特征的合并和强化,从而解决数据稀疏的问题。实验表明,这种新的方法较之各种传统方法在特征选择的效果上有着明显改善,并能显著提高文本分类系统的性能。     

丝麻塔夫绸平幅连续精练工艺

丝麻交织绸采用平幅连续精练解决了因挂练而产生的折皱印和鸡爪印病疵,并且织物的强力、白度、毛效等均达到较满意的效果。同时节约了能源,提高了工作效率。     

基于潜在语义索引和自组织映射网的检索结果聚类方法

随着互联网的不断发展和数据量的不断增加,搜索引擎的作用日益明显,用户更多地依靠搜索引擎来查找需要的信息.利用潜在语义索引(LSI)理论和自组织映射神经网络(SOM)理论.提出了一种文本聚类的新方法——LSOM.该方法应用SOM网络来实现检索结果文本聚类,不必预先给定类别个数,具有聚类灵活和精度高等特点;同时,该方法应用LSI理论来建立向量空间模型.在词条的权重中引入了语义关系.对于高维的文本特征向量,消减原词条矩阵中包含的噪声,提高聚类速度.LSOM使用一种新的类别标签提取方法.并将提取的标签用于解决SOM基本类划分问题,算法在类别标签和聚类效果评价指标上都比已有的算法有所提高.     

基于用户自然标注的微博文本的消费意图识别

消费意图是指用户在文本中明确表达出的购买产品或服务等一些商业消费的意愿,如“想买一部手机”。该文针对微博上的消息文本,提出一种基于用户自然标注的微博消费意图识别方法。该方法将微博消费意图识别看作为领域自适应学习问题,通过自动获取的训练语料基于源域和目标域共同特征设计分类器,抽取置信度高的伪标注消费意图微博,再利用微博特征训练新的分类器对微博进行消费意图识别。实验结果表明该文所采用的方法是有效的,F值达到69%和77%,其中使用的各种特征对于提高消费意图识别的效果皆有帮助。     

基于网络结构的多种用户影响力分析算法对比研究

随着社交网络的发展,人们可以非常平等、快捷地发布和接受信息,这导致线上生活对线下生活的影响越来越大。社会化营销应运而生,其非常重要的一个需求是要最大化营销活动在社交网络中的影响力。因此,社交网络中用户影响力分析成为一个至关重要的研究点。该文重点考察了基于网络结构的影响力分析方法,主要包括最大度算法、距离中心点算法、类似PageRank算法的PeopleRank算法等,并给出了具体的分析结论。     

自然语言文本水印

本文主要介绍了基于自然语言处理的文本水印技术,也即自然语言文本水印技术。该技术是在不改变文本原意的前提下,将需要隐藏的文本信息(水印信息) 插入到原始文本中的一种信息隐藏技术。这种技术对于确认信息来源和信息的秘密传送,以及版权维护等方面都有着很大的应用价值。本文首先给出了基于自然语言处理技术的文本水印的概念、特点及攻击模型,并对文本水印的研究现状进行了分析。通过分析可以看出,自然语言文本水印技术有着更好的灵活性,并且在适度的攻击下,不会破坏水印信息。本文详细介绍了文本水印系统的设计过程,包括该技术的基础数学理论- 二次余数理论。最后详细介绍了两种自然语言文本水印嵌入方法,分别是基于句法分析和基于语义的水印嵌入方法。     

基于ontology抽取优化初始选择的检索结果聚类

 本文针对互联网的数据量的不断增加,准确搜索引擎的作用日益困难的问题,为了提高搜索引擎返回结果结构化聚类的效果,让信息的定位更迅速,本文采用基于标签的聚类算法,并使用自然语言处理技术中的依存句法分析和词典资源,深度挖掘语义结构,提出基于优化初始选择的K均值聚类方法.本文深入分析K均值聚类算法特点,并利用类别标签技术对该算法进行有效改进.实验证明该算法不仅在效果上优于一般聚类算法,对结果描述也有很大帮助,在效率上也得到很大提高.     

球轴承变柔度1/2阶亚谐共振的滞后特性及其分岔机理

滚动轴承变柔度(varying compliance, VC)振动是转子系统不可避免的激励形式,属于轴承-转子动力学领域的基本科学问题。由于Hertzian接触非线性、间隙(轴承游隙)非线性和时变柔度参激非线性的耦合作用,系统具有显著的VC滞后共振特性,影响轴承自身乃至其支承转子系统运动的稳定性和安全性,相关问题得到持续关注。根据非线性振动基本理论,参激系统往往具有丰富的主共振、内共振、超谐、亚谐和组合共振行为。然而,相对于国内外大量有关滚动轴承VC参激主共振的研究,其他共振类型的研究甚少。基于此,该研究将针对球轴承-刚性Jeffcott转子系统VC振动亚谐共振问题展开研究。采用谐波平衡-频时转换(harmonic balance and alternating frequency/time domain, HB-AFT)方法追踪系统的VC周期运动分枝,并结合Floquet理论分析了系统亚谐共振行为的演化机制,发现系统1/2阶亚谐共振同样具有滞后跳跃行为。在此基础上,指出系统1/2阶亚谐运动包含复杂的1∶2和1∶4内共振现象,会引起球轴承不同自由度方向强烈的耦合振动。另外,研究发现在亚...     

微博信息传播预测研究综述

微博已经逐渐成为人们获取信息、分享信息的重要社会媒体,深刻影响并改变了信息的传播方式.针对微博信息传播预测问题展开综述.该研究对舆情监控、微博营销、个性化推荐具有重要意义.首先概述微博信息传播过程,通过介绍微博信息传播的定性研究工作,揭示微博信息传播的特点;接着,从以信息为中心、以用户为中心以及以信息和用户为中心这3个角度介绍微博信息传播预测相关研究工作,对应的主要研究任务分别是微博信息流行度预测、用户传播行为预测和微博信息传播路径预测;继而介绍可用于微博信息传播预测研究的公开数据资源;最后,展望微博信息传播预测研究的问题与挑战.