基于逐点互信息的查询结构分析

Web搜索引擎中,对用户查询结构的有效分析,能更好地理解用户的查询意图,促进检索效果的提升。该文提出了一种简单高效的基于逐点互信息的查询结构分析方法,该方法包含了基于MapReduce的离线训练算法,以及一种自下向上的在线查询树构建算法。实验显示,该方法具有很高的切分速度,并能取得不错的可比较的切分效果。进一步的,该方法对检索性能的提升,也有明显的促进作用,在MAP,p@5,p@10评价指标上,都取得了不错的性能提升。     

基于视觉的网页重要变化检测方法

检测网页重要变化,判断页面核心内容是否发生变化,可有效降低数据采集中重复索引的数量,因此,文中提出基于视觉的网页重要变化检测方法,用于检测页面不同语义区域的变化,可将页面压缩表示为一个低维向量.从用户视觉的角度,理解页面不同区块语义重要度的差异.相比现有方法,文中方法独立于基于HTML类基础文档的分析方法,在新媒体,如移动互联网上,也有一定的适用性.实验也验证文中方法的有效性.     

一种短正文网页的正文自动化抽取方法

随着互联网的发展,网页形式日趋多变。短正文网页日益增多,传统的网页正文自动化抽取方式对短正文网页抽取效果较差。针对以上问题,该文提出一种单记录(新闻、博客等)、短正文网页的正文自动化抽取方法,在该方法中,首先利用短正文网页分类算法对网页进行分类,然后针对短正文网页,使用基于页面深度以及文本密度的正文抽取算法抽取正文。     

基于查询性能预测的鲁棒检索排序研究

信息检索技术致力于从海量的信息资源中为用户获取所需的信息。相较于传统的简单模型,近些年来的大量研究工作在提升了检索结果平均质量的同时,往往忽略了鲁棒性的问题,即造成了很多查询的性能下降,导致用户满意度的显著下降。本文提出了一种基于排序学习的查询性能预测方法,针对每一个查询,对多种模型得到的检索结果列表进行预测,将其中预测性能最优的检索结果列表展示给用户。在LETOR的三个标准数据集OHSUMED、MQ2008和MSLR-WEB10K上的一系列对比实验表明,在以经典的BM25模型作为基准的情况下,与当前最好的检索模型之一LambdaMART相比,该方法在提升了检索结果平均质量的同时,显著地减少了性能下降的查询的数量,具备较好的鲁棒性。
     

基于JADE-LEAP的移动电子商务系统的设计和实现

移动电子商务系统中,目前存在的主要问题是需要花费相当的时间和成本,需要高昂的通讯费用,系统的智能性差。文章认为采用JADE-LEAP平台所设计和实现的系统能有效地解决这些问题,并对系统的总体框架、体系结构、处理流程作了说明。     

基于视觉特征的网页信息抽取方法研究

面对大规模异构网页,基于视觉特征的网页信息抽取方法普遍存在通用性较差、抽取效率较低的问题。针对通用性较差的问题,该文提出了基于视觉特征的使用有监督机器学习的网页信息抽取框架WEMLVF。该框架具有良好的通用性,通过对论坛网站和新闻评论网站的信息抽取实验,验证了该框架的有效性。然后,针对视觉特征提取时间代价过高导致信息抽取效率较低的问题,该文使用WEMLVF,分别提出基于XPath和基于经典包装器归纳算法SoftMealy的自动生成信息抽取模板的方法。这两种方法使用视觉特征自动生成信息抽取模板,但模板的表达并不包含视觉特征,使得在使用模板进行信息抽取的过程中无需提取网页的视觉特征,从而既充分利用了视觉特征在信息抽取中的作用,又显著提升了信息抽取的效率,实验结果验证了这一结论。     

基于图的多源数据融合框架研究

在给定的任务中分析各种数据时,目前大多数研究只针对单源数据进行分析,缺乏应用于多源数据的方法.但如今数据日益丰富,因此提出一种多源数据融合框架,用于融合多种网络平台数据.同一平台数据中包含文本与各种属性,同时不同平台的数据在内容与形式方面也存在很大差异.然而现有的网络信息挖掘方法大多仅使用同一平台中的部分数据进行分析,忽略了不同平台的数据之间存在的相互作用.因此文中提出一种数据融合框架,一方面,能基于图的强大表示能力融合同一平台不同类型的特征,从而提升单个平台的任务性能;另一方面能够利用不同平台的数据特征,使其相互补充,从而提升多个平台的任务性能.文中讨论的融合数据类型包括文本、时间、作者信息,这些特征涉及连续特征、离散特征以及非结构化特征.所提框架在事件分类任务上提升了 F1值,验证了提出的多源数据框架的有效性.     

如何应对2K放映到4K放映的转变

一、前言 2011年8月13日,美国知名数据研究机构HIS公布的最新报告指出：全球2010年3D电影票房累计高达61亿美元,是2009年的2倍多;中国成为世界第六大3D电影市场。2010年全球3D电影票房前十个国家情况如表1。     

一种基于小波变换的三维网格模型水印算法

提出了一种基于小波变换的强壮三维网格模型数字水印算法。首先采用一种平面参数化算法将三维网格模型映射为二维参数网格，三维网格模型表面的几何信号相应转换为二维信号，然后采用一种自适应小波水印算法加入水印。实验结果显示该水印算法能够抵抗各种几何信号处理攻击。     

舆情场景下基于层次知识的话题推荐方法

随着信息技术的飞速发展,互联网成为了舆情传播的主要载体.各种舆情事件不断涌现,并在网民的参与下广泛传播,由此可能引发强烈的社会反响.因此,如何实现网络舆情事件快速发现与个性化监测需求的精准推送,成为了当前舆情的重点关注内容.对于舆情场景下用户交互信息稀疏导致的兴趣难以刻画的问题,提出了一种基于层次知识的话题推荐模型.模型通过引入层次知识来扩充语义增加话题之间的潜在信息关联,分别对层次知识、话题和用户建模得到对应的嵌入向量表示,再结合多层感知机匹配模型预测用户点击率.实验结果表明,该模型在与多个基线算法的对比中,在F1(the balanced F score)和AUC(the area under curve)指标的平均值上分别提升了6.7％和4.9％.