基于模糊概念格的Web搜索结果聚类算法

提出了一种模糊形式概念分析方法,给出了在对象和属性的模糊二元关系上生成模糊概念格的过程．提出了一种在格的拓扑序列上进行概念聚类的快速算法,并且定义了概念聚类间基于偏序的层次关系．该方法利用格理论解决了概念聚类中概念间的多重继承关系,应用在Web搜索结果聚类上,实验结果表明算法在聚类质量和检索性能上都有改进和提高．     

基于模糊聚类的Web用户聚类方法与实现

提出了一种基于传递闭包的模糊聚类方法,并应用于Web日志聚类中,实验结果表明,该算法能够有效实现Web用户聚类,并且能够避免陷入局部最优解。最后与模糊C均值算法进行比较,并讨论了算法的运行时间和错分率。     

一种新的混合XML文档聚类方法

为了提高大规模半结构化文档集的聚类质量,提出了一种新的XML文档聚类方法.从XML文档中提取层次路径序列,以此为依据将XML文档表示为VSM中的向量,将欧氏空间对应于粒子群模型的问题空间,采用粒子群聚类方法进行文档聚类.为了加速算法的收敛性,在算法的后续部分采用C-means进行快速局部调优,提出两阶段混合聚类方法,优点是能够跳出局部极值,搜寻整个问题空间的同时又保证了合理的时间.实验结果表明提出的方法具有较高的聚类准确性和较好的收敛程度.     

一种基于Web用户访问模式的矩阵聚类算法研究

针对用户访问Web资源时难以获取感兴趣信息的状况,通过分析用户需求,采用优化的矩阵聚类算法,对用户群和页面进行聚类,以理解用户的行为,发现用户的访问模式,从而改善Web服务质量。实验结果表明该方法是可行的,能够更准确的反映网站的访问情况;根据发现用户访问的Web页面的浏览模式,进一步分析和研究Web日志记录中的规律,从而改进Web站点的性能和组织结构,以便Web站点能实现个性化服务。     

基于形式概念分析的中医辩证可视化方法

计算机辅助中医辩证研究是一个热点，但是目前尚缺乏一种标准的数学语言用于描述辩证的体系架构。本文提出了一种基于形式概念分析的可视化方法，这种方法将证和证素定义为对象与属性并将它们的概念和层次关系数学化，最后利用概念格将其可视化。最后通过一个实例初步说明了将形式概念分析应用于计算机辅助中医辨证体系研究是可行的。     

基于模糊聚类的Web服务管理

随着Web服务的推广应用,网络上出现越来越多共享的服务资源.为提高服务的查全率、查准率,给出了一种基于模糊聚类的Web服务管理方法,利用模糊聚类将服务注册库中的服务资源按功能聚类,形成功能相关的服务簇.服务查找时,先定位到服务簇,再在服务簇中查找满足要求的Web服务,有效地提高了查找效率和精度.     

一种新的混合遗传聚类算法

为了有效地从W eb日志数据中提取出相似用户的浏览模式,提出了一种应用于W eb日志挖掘中用户聚类的新的混合遗传聚类算法。这种算法是遗传算法和K-中心点聚类算法的有机结合。该算法是一个具有全局最优解的聚类算法,其结果明显优于模糊聚类算法和简单遗传聚类算法。该算法能够有效地剔除噪音,得到较好的用户聚类的效果,为网站设计者优化网站结构,提高信息服务质量提供了有效的决策依据。     

Web访问挖掘中事务聚类研究

Web访问挖掘可以发现用户浏览Web的目标、兴趣等行为模式,使Web变得更容易获取信息。聚类分析是Web访问挖掘系统的重要组件,聚类分析的质量决定挖掘结果的有效性。现有的三类聚类算法具有各自的缺点,本文概述了三种算法,给出了一种基于广义后缀树的聚类算法,通过实例说明了它的原理和优点。     

基于加权余弦相似度的XML文档聚类研究

在实际应用中,XML（eXtensible Markup Language）文档中的一些结构经常被改变。为了挖掘XML文档在历史变化过程中经常改变的结构所蕴含的知识,提出了发现频繁变化结构的方法。该方法用一组频繁变化结构组成的文档向量模型代表一个XML文档,将频繁变化结构在簇中的出现比例作为权值,使用加权余弦相似度对XML文档进行聚类。经过实验分析,根据XML文档历史变化过程中的频繁变化结构能较好地将XML文档进行聚类。用加权余弦相似度对XML文档进行聚类,其聚类结果的正确率、召回率和簇内部距离均优于使用非加权余弦相似度对XML文档进行聚类得到的结果。     

一种基于协作频度聚类的Web服务信任评估方法

在Web服务协作环境中选择可信赖的Web服务是分布式软件需要解决的一个关键问题,为此,提出了一种基于协作频度聚类的Web服务信任评估方法.该方法借鉴社会学信任模型,通过Web服务节点间的协作频度对Web服务进行聚类,提出个体信任度、群体信任度和综合信任度的概念,给出了一个Web服务信任度评估模型.还设计了一种基于全局信任管理和本地信任管理的Web服务信任度评估框架.通过构建Web服务库,对评估模型进行了模拟实验,证明了所提出的Web服务信任评估方法的可行性和有效性.     

基于FCA的搜索引擎的信息检索模型及其实现

针对目前搜索引擎因对同义或近义关键词识别困难导致查准率降低的问题,提出了基于形式概念分析(FCA)的智能搜索引擎,为其提出一个基于关键词与FCA相结合的信息检索模型,即利用形式背景(Context)来挖掘隐含在文档中的潜在的概念关系,利用概念格将文档根据概念间的泛化-概化关系进行聚类,以便于用户找到最相关的信息,从而有效地提高了信息查找的效率.试验验证了该模型的可行性,通过实例来演示模型的构造和实现.试验结果表明该模型在概念理解,结果分类方面弥补了目前搜索引擎的缺陷.     

基于概念格和随机游走的社交网朋友推荐算法

在社交网络朋友推荐上,现有方法通过用户注册的共同属性或者用户共同邻居来对用户进行朋友推荐,由于缺乏对用户之间关系的深入的挖掘,推荐精度不高。本文采用概念格从数据中挖掘知识,利用用户特征属性和社交网络图建立概念格,提出了弹性随机游走方法SRWR,并在此基础上用概念格知识指导随机游走,提出了融合概念格和随机游走的FCASRWR方法,度量了用户之间的相似性,算法最终根据相似度进行朋友推荐。实验采用Facebook的真实数据集,采用AUC和精确度评价指标,实验结果表明了该方法比目前主流的方法在指标上有较大提高,验证了方法的准确性。     

基于形式概念分析的用户查询词与网页匹配方法

当前,搜索引擎是人们从Web上获取信息的主要工具,当用户给搜索引擎一些查询词后,搜索引擎会返回大量的用户不感兴趣的网页。为了解决这一问题,本文从自动推理的角度,提出了一个用户查询词与网页匹配模型。该摸型利用形式概念分析基本理论,提出了OR_RULE和AND_RULE,分别讨论了这些关联规则和用户查询的最小形式概念,并建立了OR_MATCH和ANF_MATCH的推理方法和算法。最后实验证明了该方法是有效的。     

基于用户兴趣的Web信息检索智能代理

随着Internet信息的日益剧增,如何从Internet网上的海量信息中,迅速、有效地获取用户所需要的信息,是亟待解决的问题,也是目前研究的热点和难点.通过对Web信息检索智能代理技术的介绍,提出了基于用户兴趣的Web检索多智能代理系统模型,并给出了该系统的用户兴趣学习和判断的算法.该模型的部分模块已用Java实现.     

基于形式概念分析的属性约简

为找到属性约简的直接判断方法,对形式背景的属性特征问题进行讨论。在一个给定的形式背景中,通过建立属性之间的相似关系,定义了属性的相似类,分析了属性之间的相似程度,给出了属性的不同特征,根据这些特征,实现了对属性约简的直接判断。最后,通过实例分析说明该方法是一种有效合理的属性约简的直接判定方法。     

基于粗糙集理论的Web工艺网页智能搜索

将工艺设计属性关键词分类，制成工艺知识Web网页。应用粗糙集相关理论，可以通过上、下近似集以及近似精度对工艺知识网页进行智能搜索，并且根据搜索得到的工艺网页创建用户工艺知识网页兴趣树，提供给工艺规划人员。调整近似精度的阈值，可以控制搜索得到的网页多少和工艺网页的搜索树状结构。     

基于概念格的语义Web服务匹配研究

以本体论和概念格理论为基础，提出一种基于语义Web 服务相似度的功能匹配方法；根据该方法实现了一个原型系统，为语义Web服务查找匹配提 供了一种可行的解决方案.