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1.
Deep Web中蕴含了海量可供访问的信息,如何构建一个具有较好适用性和高效数据处理能力的Deep Web数据集成系统是有效利用Deep Web信息的关键.提出一种基于结果模式的Deep Web数据集成机制,通过结果模式可以实现高效的数据抽取,并且在结果模式的基础上可以根据用户查询请求动态生成结果输出模式,为高效的查询结果处理奠定了良好基础;同时,针对Deep Web数据源特点,给出数据源间冲突的分类及解决策略,为解决数据源间的异构问题奠定了良好基础.  相似文献
2.
人脸图像的校正是人脸识别相关技术的前提性工作之一.眼镜作为一种常见的干扰物对识别结果有着重要的影响.针对该问题,提出了一种去除眼镜的面部图像校正方法.首先对无眼镜的一组人脸样本集进行训练,然后通过主成分分析法对输入的带眼镜的人脸图像进行重构,再按照原始图像的灰度特征对重构出的图像进行处理,最后合成为不带眼镜的人脸图像.实验结果表明,该算法易于实现,合成效果比较自然,有利于后续的处理过程.  相似文献
3.
标签是Web 2.0时代信息分类与索引的重要方式.为解决标签系统所面临的不一致性、冗余性以及完备性等问题,标签推荐通过提供备选标签的方法来提高标签的质量.为了进一步提升标签推荐的质量,提出了一种基于标签系统中对象间关系与资源内容融合分析的标签推荐方法,给出了基于LDA(latent Dirichlet allocation)的融合表示对象间关系与资源内容的标签系统生成模型TSM/Forc,提出了一种基于概率的标签推荐方法,并给出了基于吉布斯(Gibbs)抽样的参数估计方法.实验结果表明,该方法可以提供比当前主流与最新方法更加准确的推荐结果.  相似文献
4.
张书波  张引  张斌  孙达明 《计算机科学》2016,43(Z6):485-488, 496
基于语义资料和局部分析的混合式查询扩展可以同时提供具有语义相关性和时效性的扩展结果,但如何有效地混合不同相似度度量指标是尚未解决的问题。提出了一种基于Copulas框架的混合式查询扩展方法,在统一框架内实现了不同类型相似度度量指标的合并。该方法基于语义分析及词语共现分析方法,分别计算扩展词与用户查询词的语义及统计相似概率,进而在Copulas框架下融合扩展词集,选取最高质量的扩展词形成查询扩展。实验结果表明,该方法充分利用了语义及词语共现分析查询扩展方法的优点,有效地弥补了两者的不足,提高了搜索结果的查准率,具有更优的搜索性能。  相似文献
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