面向图注意力网络的突发热点事件联合抽取

当前,突发热点事件的传播日益迅猛与广泛.如何通过事件抽取准确快速地抽取出事件触发词及其事件元素,有助于决策者分析舆情态势、引导社会舆论.针对现有事件抽取方法多是从单个句子中抽取事件元素,而突发热点事件的事件元素往往分布在多个句子当中的问题,提出了一种基于图注意力网络的突发热点事件联合抽取方法,该方法分为三个阶段：基于TextRank的事件句抽取、基于图注意力网络的篇章级事件联合抽取、突发热点事件补全.在抽取出新闻主旨事件以后对整篇新闻做事件抽取,利用候选事件与新闻主旨事件的事件向量相似度以及事件论元相似度对该新闻主旨事件进行补全.实验结果表明,该方法在DUEE1.0数据集上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到83.2%、59.1%;在中文突发事件语料库上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到82.7%、58.7%,验证了模型的合理性和有效性.     

MapReduce框架下基于B 树的高维索引

针对MapReduce数据块处理机制、高维数据分布特征和KNN查询需求,本文设计一种基于B 树的高维索引结构（iPartition）,创新性提出基于主成分区分度的优化数据划分策略和邻接数据域分散存储等原则,将数据均匀划分到不同的Slave节点,使尽可能多的数据域对计算共同贡献,提升MapReduce任务处理并行性;利用B 树构造分布式的双层索引实现查询时数据范围快速过滤,降低高维计算代价。实验表明,iPartition在高维数据近似查询环境下,具有良好的性能和扩展性。     

基于核心度排序的软件众包模块分配算法

为提升众包任务分配效率,提出一种改进的软件众包模块分配算法。根据结构复杂度与技术复杂度获得待开发模块复杂度,采用余弦相似度算法估测模块质量,依据关键路径得出模块重要度,综合模块复杂度、质量及重要度计算模块核心度,通过模块核心度排序实现软件众包模块分配。实验结果表明,与复杂度优先、质量优先、重要度优先的分配算法相比,该算法的适配值至少可提升33.9、27.7及27.8。     

基于动态阈值的时空众包在线分配算法

为提升时空众包动态现实场景中任务分配总效用,提出一种基于在线随机森林的动态阈值算法（DTRF）。首先,根据众包平台中工人和任务的历史匹配数据初始化在线随机森林;然后,通过在线随机森林预测每位工人期望的任务回报率作为阈值,按阈值为每个工人选取候选匹配集;最后,从候选匹配集中选取当前效用总和最高的匹配,同时用分配结果更新在线随机森林。实验结果表明,所提算法在提升总效用的同时有效地提高了工人的平均收益。与贪心算法相比,所提算法的任务分配率提升了4.1%,总效用提升了18.2%,工人平均收益提升了11.2%。与随机阈值算法相比,所提算法在任务分配率、总效用、工人平均收益等方面都有较好的提升,且稳定性更好。     

基于主题的Web文本聚类方法

针对传统Web文本聚类算法没有考虑Web文本主题信息导致对多主题Web文本聚类结果准确率不高的问题,提出基于主题的Web文本聚类方法。该方法通过主题提取、特征抽取、文本聚类三个步骤实现对多主题Web文本的聚类。相对于传统的Web文本聚类算法,所提方法充分考虑了Web文本的主题信息。实验结果表明,对多主题Web文本聚类,所提方法的准确率比基于K-means的文本聚类方法和基于《知网》的文本聚类方法要好。     

基于位置编码索引树的个性化推荐算法

针对协同过滤算法在海量数据环境个性化推荐应用中存在的低效率问题,结合MapReduce框架特点,设计了一种应用于个性化推荐的基于位置编码的索引树(LB-Tree),创新性地将索引结构应用于个性化推荐。利用聚类资源的差异性存储策略,提升MapReduce任务处理并行性;根据聚类数据分布特征,以质心为圆心对聚类中的数据对象进行同心圆分层,并对每层采用不同长度的二进制编码来表达,将所有数据对象的编码组织成索引树结构,缩短频繁推荐的数据查找路径,达到个性化推荐时利用索引结构快速确定搜索空间的目的。与基于项目的Top-N推荐算法和基于最近邻的推荐算法(SBNM)相比,LB-Tree所需时间开销增长最慢,准确率最高,验证了方法的有效性和高效性。     

融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐

针对现有的社会化推荐算法大都忽略了物品间的关联关系对推荐精度的影响,并且未能将用户评分与信任数据进行有效结合的问题,提出一种融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐算法（SocialTS）。首先,将用户间的评分相似度与信任隐含相似度进行线性组合以得到用户间可靠的相似朋友;然后,将信任关系融入到项目的相关性分析中,从而得到修正后的相似项目;最后,将相似用户、项目作为正则项添加到矩阵分解（MF）模型下,从而获取用户、项目更准确的特征表示。实验结果表明,当潜在特征维度为10时,与主流的社会化推荐算法TrustSVD相比,SocialTS在FilmTrust和CiaoDVD数据集上的均方根误差（RMSE）分别降低了4.23%和8.38%,平均绝对误差（MAE）分别降低了4.66%和6.88%。SocialTS不仅可以有效改善用户冷启动问题,还能较为准确地预测不同评分数量下用户的实际评分,且具有良好的鲁棒性。     

基于决策树的敏感词变形体识别算法研究及应用

针对网络中敏感词变形体识别效率不高的问题,提出了基于决策树的敏感词变形体识别算法。首先,通过分析汉字的结构和读音等特征,研究敏感词及变形体;其次,基于敏感词库构建敏感词决策树;最后,通过多因子改进模型,对微博等新媒体的文本敏感程度进行计算。实验结果表明,该算法在识别中文敏感词及变形体时,查全率和查准率最高分别可达95%和94%,与基于确定有穷自动机的改进算法相比,查全率和查准率分别提高了19.8%和21.1%;与敏感信息决策树信息过滤算法相比,查全率和查准率分别提高17.9%和18.1% 。通过分析,该算法对敏感词变形体的识别和自动过滤是有效的。     

基于模型聚类算法的领域问题本体构建

基于领域目标模型语义相似性计算,对领域资产库中的领域目标模型进行相似性聚类,然后根据领域中角色、目标、过程以及服务这四类模型之间的关联关系实现角色模型、过程模型以及服务模型的聚类.从而将一些在业务上存在因果联系、或者在功能上相互依赖、相互制约的模型组织在一起,形成一个领域问题.最后抽取每个聚类中的模型的基本信息生成领域问题本体,从而为利用领域问题本体实现对领域模型进行有效组织和管理奠定了基础,为云计算环境下面向服务的应用系统的构建提供了更便利的支撑.     

基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法

针对单一社交网络平台中推荐相似用户结果单一,对用户兴趣和行为信息了解不够全面的问题,提出了基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法（URCP-KR）。首先,在分割、匹配出的目标平台图谱和辅助平台图谱的相似子图中,利用改进的多层循环神经网络（RNN）预测出候选用户实体,再综合利用拓扑结构特征相似度和用户画像相似度筛选出相似用户;然后,将辅助平台图谱中的相似用户的关系信息补全到目标平台图谱;最后,计算目标平台图谱中的用户游走到社区内每个用户的概率,从而得到用户之间的兴趣相似度来实现用户推荐。实验结果表明,与协同过滤（CF）算法、基于跨平台的在线社交网络用户推荐算法（URCP）和基于多开发者社区的用户推荐算法（UR-MC）相比,URCP-KP在推荐精确率及推荐多样性等方面均有所提高,推荐精确率最高可达95.31%,推荐覆盖率最高可达88.42%。