KSN:一种基于知识图谱和相似度网络的Web服务发现模型

服务发现旨在解决服务信息爆炸的问题,找到定位满足服务请求者需求的服务.由于服务描述信息主要由带有噪声的短文本组成,并且具有语义稀疏的特征,因此很难提取服务描述文档的隐含上下文信息,此外,传统的服务发现方法在获取服务的特征表示后,直接进行相似度计算,其使用的度量函数是不符合人类感知的.针对上述两个问题,文中提出了一种基于知识图谱和神经相似网络的服务发现框架(KSN).它使用知识图谱来连接服务描述和规格中的实体以获得丰富的外部信息,从而增强服务描述的语义信息,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取服务的特征向量,并将其作为神经相似网络的输入,神经相似网络会学习一个相似度函数,用于计算服务和请求之间的相似度以支持服务发现过程.通过对ProgrammableWeb爬取的真实服务数据集的大量实验结果表明,就多种评估指标而言,KSN优于现有的Web服务发现方法.     

Dasen16i系统在双通道车床上的应用

Dasen 16i系统经过近些年的发展,随着功能越来越完善,在国内使用越来越普遍。以新型的双通道立车应用为案例,介绍PLC轴搜索开始功能的使用、主轴/C轴的转换、双刀架控制、系统间两个X轴的防撞解决等。从产品开发起到产品完善所涉及到的系统特殊功能和使用经验进行了说明,为以后使用这些功能的用户作参考。     

基于深度EPG的智能导航平台建设

随着三网融合的大力推进以及双向互动业务的大力开展,运营商使用原有简单的EPG不足以支撑开展更多的增值业务,不能主动为用户推荐节目,不能为运营商带来新的收入机会。作为重要的创新能力支撑系统,介绍了江苏有线智能导航平台的设计与应用,为相关广电运营商提供一定的设计参考。     

基于Word2Vec模型特征扩展的Web搜索结果聚类性能的改进

对于用户泛化和模糊的查询，将Web搜索引擎返回的列表内容聚类处理，便于用户有效查找感兴趣的内容。由于返回的列表由称为片段（snippet）的短文本组成，而传统的单词频率-逆文档频率（TF-IDF）特征选择模型不能适用于稀疏的短文本，使得聚类性能下降。一个有效的方法就是通过一个外部的知识库对短文本进行扩展。受到基于神经网络词表示方法的启发，提出了通过词嵌入技术的Word2Vec模型对短文本扩展，即采用Word2Vec模型的TopN个最相似的单词用于对片段（snippet）的扩展，扩展文档使得TF-IDF模型特征选择得到聚类性能的提高。同时考虑到通用性单词造成的噪声引入，对扩展文档的TF-IDF矩阵进行了词频权重修正。实验在两个公开数据集ODP239和SearchSnippets上完成，将所提方法和纯snippet无扩展的方法、基于Wordnet的特征扩展方法和基于Wikipedia的特征扩展方法进行了对比。实验结果表明，所提方法在聚类性能方面优于对比方法。     

基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法

复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低，不适用于大规模复杂网络，而现有近似算法通用性有限，且计算准确率不理想，不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此，提出基于[k]-shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的[k]-shell值进行网络划分并引导搜索路径，利用超点聚合处理[k]-shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模，通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明，算法通用性较好，在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。     

以Web与数据库算法为载体的软件应用设计分析

以Web与数据库算法为载体,将不同形式的信息以链接形式加载至相应的软件应用中,能够起到信息传递的作用。在设计流程过程中,对数据库应用的基本内容进行分析,确保系统整体运行质量和速度不断提升,是提升设计水平的重要目标。基于此,笔者简要阐述了数据库软件应用的优化途径,旨在为开展设计工作提供理论基础。     

面向强连接网络图的无损压缩算法

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.