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运用空间向量对文本信息进行合理且有效的表示对文本聚类以及检索的结果有较大影响。共现潜在语义向量空间模型(CLSVSM)深度挖掘了文本特征词之间的共现潜在语义信息并且提升了文本聚类的性能。本文在CLSVSM基础上先引入特征词词频信息,再将引入的词频作为权重赋予CLSVSM的共现强度,最终构建特征加权的CLSVSM。特征加权的CLSVSM在中文数据上的聚类效果如下:在F值方面,相比CLSVSM和Word2vec文本模型分别提高将近2.4%、5.2%,在熵值上相比90%CLSVSM_K和Word2vec文本模型分别降低了将近3.1%、9.0%,相比词频CLSVSM和TF-IDF模型在聚类效果上都有所提高。在英文数据上聚类效果也与其他模型相当。特征加权的CLSVSM的稳定性有待提高,受限于关键词词频信息表达完整程度。 相似文献
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银行智能派单系统的实现和功能完善,对银行提升客户满意度、提高突发事件处理效率、降低人工处理成本等非常重要。针对现有的基于Word2vec和TextCNN模型的银行智能派单系统进行了改进,针对特征词权重表达性弱,特征词类别及位置区分性弱等问题,提出基于改进TF-IDF加权的Word2vec词嵌入表示和卷积神经网络结合的银行智能派单系统:首先利用Word2vec模型得到输入事件单的词嵌入向量;再针对经典TF-IDF方法不具备类别区分性、位置区分性,也没有考虑极端频率特征词代表性的情况,提出改进型TF-IDF算法,计算每个特征词的权重,得到基于改进TF-IDF加权的Word2vec词嵌入表示;最后在卷积神经网络模型中进行训练,通过迭代训练最终得到分类器,利用分类器可对输入事件单信息自动进行系统类别的判断。实验结果表明改进词嵌入表示的银行智能派单系统分类模型的宏查准率、宏查全率、准确率以及宏F1值都得到进一步的提高。 相似文献
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针对基于用户打分的传统协同过滤推荐算法存在准确率较低以及计算延时的问题,提出了一种基于标签与协同过滤的并行混合推荐算法。该算法通过计算标签的词频-逆文档频率(TF-IDF)值降低流行标签的权重,根据用户的历史行为预测用户对其他资源的偏好值,最后依据预测偏好值排序产生Top-N推荐结果。对该算法的计算效率与复杂度进行了理论分析,并且通过并行编程模型MapReduce使其得到了实现,最后在实验中进行了它与Apache软件基金会项目Mahout的协同过滤算法的对比分析。实验结果表明该算法有较高的准确性,能有效地提高推荐效率。 相似文献
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文章提出了一种基于聚类的微博关键词提取方法。实验过程分三个步骤进行。第一步,对微博文本进行预处理和分词处理,再运用TF-IDF算法与TextRank算法计算词语权重,针对微博短文本的特性在计算词语权重时运用加权计算的方法,在得到词语权重后使用聚类算法提取候选关键词;第二步,根据n-gram语言模型的理论,取n的值为2定义最大左邻概率和最大右邻概率,据此对候选关键词进行扩展;第三步,根据语义扩展模型中邻接变化数和语义单元数的概念,对扩展后的关键词进行筛选,得到最终的提取结果。实验结果表明在处理短文本时Text Ramk算法比TF-IDF算法表现更佳,同时该方法能够有效地提取出微博中的关键词。 相似文献
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为了解决传统主题爬虫效率偏低的问题,在分析了启发式网络爬虫搜索算法Context Graph的基础上,提出了一种改进的Context Graph爬虫搜索策略。该策略利用基于词频差异的特征选取方法和改进后的TF-IDF公式对原算法进行了改进,综合考虑了网页不同部分的文本信息对特征选取的影响,及特征词的类间权重和类中权重,以提高特征选取和评价的质量。实验结果表明,与既定传统方法进行实验对照,改进后的策略效率更高。 相似文献
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Deep Web集成服务的快速发展,方便了用户对Deep Web信息检索需求。如何提高查询结果的排序效果,将最接近用户查询的结果显示给用户,逐渐成为研究重点。提出了一种综合评判方法,从数据源质量、查询相关度以及查询响应反馈三个方面,综合计算出查询结果的评价分值,并用于查询结果排序,具有较好的可行性和有效性。 相似文献
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操作系统内核是计算机系统中最基本的软件组件, 它控制和管理计算机硬件资源, 并提供访问和管理其他应用程序所需的接口和服务. 操作系统内核的安全性直接影响整个计算机系统的稳定性和可靠性. 内核模糊测试是一种高效、准确的安全漏洞检测方法. 然而目前内核模糊测试工作中, 存在系统调用间关系的计算开销过大且容易误判, 以及系统调用序列构造方式缺乏合理能量分配以至于很难探索低频系统调用的问题. 本文提出以N-gram模型学习系统调用间关系, 根据系统调用的出现频次信息和TF-IDF信息优先探索出现频次低或者TF-IDF值高的系统调用. 我们以极低的开销, 在Linux 4.19和5.19版本的24 h实验中分别提升了15.8%、14.7%的覆盖率. 此外, 我们挖掘到了一个已知CVE (CVE-2022-3524)、8个新崩溃, 其中一个获得了CNNVD编号(CNNVD-2023-84723975). 相似文献