基于海量搜索历史数据的用户兴趣模型

针对互联网搜索引擎环境中,基于海量搜索历史数据分析用户兴趣的问题,提出一种改进的用户兴趣模型。该模型根据用户搜索的历史数据,结合向量空间模型（ VSM ）和TF-IDF算法,递归地回溯出用户兴趣权重列表。为解决用户兴趣变化和时间性能的问题,该模型引入时间遗忘机制进行动态更新,并在Hadoop分布式系统架构下利用MapReduce分布式编程模型进行实现。实验结果表明,改进的用户兴趣模型的查准率和召回率都能达到50',具有较好的可行性和可用性。     

基于LDA和word2vec的英文作文跑题检测

针对目前国内的英语作文辅助批阅系统缺少准确而高效的跑题检测算法的问题,提出了一种结合LDA和Word2vec的跑题检测算法。该算法利用LDA模型对文档建模并通过Word2vec对文档训练,利用得到的文档主题和词语之间的语义关系,对文档中各主题及其特征词计算概率加权和,最终通过设定合理阈值筛选出跑题作文。实验中通过改变文档的主题数而得到的不同F值,确定了最佳主题数。实验结果表明所提出的方法比基于向量空间模型的方法更具有效性,可以检测到更多的跑题作文并且准确率较高,F值达到89%以上,实现了作文跑题检测的智能化处理,可以有效地应用在英语作文教学中。     

一种基于空间向量模型的主题PageRank算法

该文基于传统的PageRank链接分析原理,分析了PageRank在页面主题内容分析方面的不足之处,结合传统的基于内容的VSM文本分析模型．提出了一种基于向量空间模型的主题算法,并通过实验对改算法的性能进行分析。     

含虚拟同步机的微电网频率稳定约束优化调度模型研究

多类型虚拟同步机(virtual synchronous machine,VSM)的混杂并网增加了微电网运行控制的复杂性,不同资源的功率协调控制与能量管理是含VSM的微电网需解决的关键问题。该文计及各类型VSM(风机VSM、光伏VSM和储能VSM)的虚拟惯量和有功调频特性,对含VSM的微电网整体惯量和备用容量需求进行修正计算。在此基础上,考虑微电网在并网与孤岛运行模式下频率响应能力的差异性,构建一种含多类型VSM的微电网频率稳定约束优化调度模型,以提升微电网在不同扰动场景下的稳健运行能力。在改进的IEEE 13节点微电网系统中开展算例分析,仿真结果表明所提模型相较传统模型具有更好的频率适应性。     

搜索引擎PageRank算法的改进

为了解决企业快速决策时信息检索的问题,提出一种改进的PageRank算法。在考虑网页产生时间因素的同时,通过锚文本与网页主题的相似度分析按权重分配网页各正向链接PageRank值,产生的PageRank值更贴合主题搜索引擎的要求,并保持算法的简洁性。实验结果证明该改进算法能有效减少主题漂移现象,恰当提升新网页PageRank值。     

基于自然语言检索的综合相似度计算算法

随着人工智能的发展,自然语言检索已逐步成为信息检索领域中的研究热点,而文本相似度计算算法直接决定着检索效果.在分析已有研究工作的基础之上,分别在统计信息层面和语义信息层面上提出了对应的相似度计算算法,最后提出了一种综合相似度计算算法,并通过相关实验验证了综合相似度计算算法对自然语言智能检索的有效性.     

基于关联规则和粗糙集的话题特征提取方法

针对话题分类文本训练集少、主题相似度大的特点,提出一种基于关联规则和粗糙集的话题特征提取方法。在向量空间模型的基础上,采用挖掘关联规则的方式生成规则集与文本主体,通过调节事务主体的最小支持度与最小置信度查找不同颗粒层次的话题,利用粗糙集理论对词语特征与关联特征进行属性约简。实验结果表明,该方法能提取文本集中描述的评论主题,具有较高的话题分类准确率。     

WWW上的信息挖掘技术及实现

随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ应用的逐渐普及,ＷＷＷ已经发展成为一个巨大的的分布式信息空间,为用户提供了一个极用价值的信息源。但因Ｉｎｔｅｒｎｅｔ所固的开放性,动态性与异构性,又使得用户很难准确快捷地从ＷＷＷ上获取所需信息。文中将数据挖掘的思想引信了ＷＷＷ信息处理领域来解决网上信息有效获取的问题,讨论了在ＷＷＷ上进行信息挖掘所采用的算法和策略,最后简要介绍了一个采用向量空间模型和改进Ｒｏｂｏｔ技术的网络信息     

基于Ajax与向量空间模型的个性化搜索引擎

针对个性化搜索的三个关键问题：用户信息搜集,用户信息库的动态更新与个性化检索算法,探索性地提出了基于Ajax用户行为跟踪方案,以会话为单位动态更新用户行为信息库策略与加入用户文档的向量空间检索模型,在此基础上设计并实现了个性化搜索引擎实验系统。     

时间元兴趣度度量方法和扩展VSM用户兴趣模型研究

为了快速得到用户关心的信息,根据用户浏览内容和浏览行为建立兴趣模型,并在用户访问时根据兴趣模型自动向其进行文章推荐的方式得到了越来越多的运用.本文在前人研究的基础上,对于兴趣模型的构建进行了系统阐述,提出一种基于时间元的合理量化兴趣度值的方法,同时据此扩展了VSM(Vector Space M odel)文本表示模型,并引入了主题兴趣度的概念.实验结果显示通过该方法构建的兴趣模型能够较好的区分和把握用户的不同兴趣,准确率较高.