基于Web数据挖掘的B2C推荐系统的设计

电子商务相对传统贸易具有成本上面的优势。随着互联网的普及,电子商务的一种重要分支,企业对个人的电子商务（BUSINESSTOCUSTOMER,B2C）被越来越多人们接受和使用。但是互联网上的信息量非常巨大,普通消费者往往不知道如何才能买到自己心仪的商品。利用WEB数据挖掘的相关技术,设计了一个可以在B2C贸易中推荐优惠商品给用户的系统。     

使用“数据黑匣子”对付休眠数据

数据仓库（Data Warehousing,简称DW）工作过程中,休眠数据也会以同样的增长率在成长,其增长大大影响了数据仓库的工作效率。常规处理休眠数据的方法存在许多不足之处。文章阐述如何使用收集数据本身的一些元数据帮助数据仓库管理在最快时间内处理休眠数据。“数据黑匣子”对数据操作语言进行分析,分离关键词,再提取相关信息,并将关键信息数据送入“数据黑匣子”进行存储。最后,通过信息的频繁使用度,自动分析所有的休眠数据。     

图档管理系统软件在图书管理中的应用

该文介绍了图档管理系统软件在图书管理中的应用,通过软件技术、图档管理概述、图书分类树设计、建立数据库,解决了图档管理系统软件在图书管理中的应用的一系列难题,并对某勘察设计院全部的图书进行管理。实现了图书档案一体化管理,节约投入资金,毋需另外购买专门的图书管理软件。     

汉语意见型主观性文本类型体系的研究

主观性文本是一种描述个人想法、情感和意见等的非约束性文本。它与主要描述以事实为主的客观性文本在内容和结构上有很大的不同。意见型文本是包含有意见元素(意见持有者、意见陈述范围、意见主题和意见情感)的一种主观性文本,它大量出现在网上的电子公告板、论坛和博客等媒介中,受到广泛的关注,并成为研究意见挖掘方法和技术的语料。该文介绍了主观性文本的定义及其与客观性文本的差异,同时着重讨论了意见型文本的定义、特点、类型体系及其在意见挖掘技术中的应用。     

基于Wikipedia的语义相关度计算

在意见挖掘中,为实现特殊领域知识的语义相关度计算,提出基于Wikipedia的语义相关度计算方法。在构建Wikipedia类别树的基础上,通过Wikipedia类别向量表示Wikipedia中的词汇,形成一部包含各种领域知识的Wikipedia词典,利用该词典计算语义相关度。实验结果表明,该方法的斯皮尔曼等级相关系数可达到0.77。     

意见时空元素的研究

为了满足新应用需求,该文将时空元素引入到意见模型中。在此基础上,提出了意见重要因子的概念,分析了时间重要因子的计算公式,对手机和汽车论坛的来源重要因子进行了实验。在时空元素的应用上,对汽车评论进行了趋势挖掘,探讨了意见趋势的挖掘方法和实验评估方法。     

汉语情感问题类型分类研究

随着网络搜索引擎技术的飞速发展,对于问答系统的需求愈发迫切。而问答系统处理问题的第一步就需要分辨情感问题和非情感问题并对情感问题进行分类。该文首先分析了当前问答系统和问题分类领域的研究现状,总结了一些存在的问题。然后针对情感问题从三个方面进行分类。在语义层面,提取了三个关键词;在语法层面,通过规则的制定,将其分成五种疑问句类型;在领域层面,通过搜索引擎的相关网页数量来进行判断。再对综合上述三个方面所开发出的测试系统进行分析。实验结果表明:对于情感问题的分类,从三个层面进行分析比较全面。     

基于CRF算法的汉语比较句识别和关系抽取*

比较句是表明事物之间关系的常见表达方式,对于文本挖掘,特别是情感分析,具有重要的价值。目前汉语比较句的研究还是一个新颖的课题,包括汉语比较句的识别和比较关系的抽取。对于汉语比较句的识别,在前人研究的基础上,以SVM为分类器,以特征词和CSR序列规则为特征,同时利用CRF算法抽取实体对象,并增加以实体对象的信息作为特征,显著提高了比较句识别的准确率、召回率和F-度量,最高分别达到96.55%、88.63%和92.43%。对于汉语比较关系的抽取,在CRF算法抽取实体对象的基础上,通过定义一些规则,抽取比较主体和比较基准,也取得了较好的效果,其中比较主体的抽取效果要好于比较基准。     

信息检索与信息抽取技术的研究

在当今信息社会 ,人们对于信息获取的要求越来越高。特别是互联网的普及 ,可以很方便地从互联网上获取信息。然而目前的信息检索技术和信息抽取技术还远远不能满足人们的要求。首先介绍信息检索和信息抽取技术 ,然后分析两者的特点和不足 ,最后提出一个结合两者优势的信息获取模型