基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析

针对社会化标签系统所对应的标签共现复杂网络,引入标签语义相似度权值和抽象权值算子,建立了标签语义相似度计算模型。相比基于"用户-对象-标签"三元组的统计性计算公式或基于复杂网络拓扑结构的节点相似性计算公式,本模型可以在标签语义相似度计算中将标签标注行为的统计特性与复杂网络的拓扑特性有机地结合起来,形成一个具有良好数学性质的形式化系统。仿照模糊逻辑中T范数、S范数给出了抽象权值算子的具体化实现,形成具体化算子簇,可以通过调节参数(如参数h和阶数l)形成不同类型或不同全局性的具体化算子。设计实验方案,利用复杂网络链路预测的AUC指标、Precision指标对典型算子及算子簇进行了综合分析。分析结果表明,这些具体化算子同时具有"语义补充"、"语义破坏"两种相反作用,在算子阶数较低(如2≤l≤5)时能明显提高标签语义相似度计算的准确性,在社会化标签系统的高精确性个性化推荐算法设计中具有应用价值。     

基于动态图卷积的图像情感分布预测

针对图像情感分布学习中,视觉特征与高阶情感语义之间存在语义鸿沟以及情感标签具有主观性和模糊性的问题,提出了一种情感语义动态图卷积网络模型。该模型通过情感激活模块自动定位情感语义区域,从而有效挖掘契合情感语义的内容表征;通过动态图卷积模块自适应地捕获图像情感标签之间的语义关联性;最终构建并行结构输出联合局部语义和标签相关性的情感预测分布。在3个公开情感数据集上的实验结果证明了本文算法在图像情感分布预测任务中的有效性。     

基于复杂网络的社会化标签分析

标签和标签系统在社会化网络中应用广泛,针对标签空间缺乏组织和难以描述的问题,提出基于复杂网络的标签分析方法：将标签空间本身作为一个社会网,研究其中的语义联系.当2个标签被频繁共同使用,用以描述某类Web资源时,将两者联系到一起,由此建立起一个标签社会网图.再利用复杂网络的分析方法来考察标签网络的结构特征,包括网络的平均路径长度、聚集系数和节点度数分布等.结果表明,此标签网络符合小世界模型和无尺度网络模型,且标签词汇间存在语义联系.该结论能为未来的标签系统设计带来启发.     

基于反向标签传播的移动终端用户群体发现

针对现有方法在移动终端用户群体发现中不能兼顾社会关系和位置属性的问题,提出基于反向标签传播算法的重叠群体发现方法.根据移动终端用户的位置信息推断社会关系拓扑图,提取时空共现区.将时空共现区作为位置属性标签,标注社会关系拓扑图.在标签拓扑图上进行反向标签传播,消除节点伴随标签.经过反复迭代,在标签稳定状态下的每一个节点保留所属群体的主标签.根据用户社会关系和稳定状态下的节点主标签完成群体划分与识别.在4个真实数据集上比较反向标签传播算法与3种同类方法,实验结果表明,反向标签传播算法较好地兼顾了用户社会关系和位置属性,群体发现结果的标准互信息（NMI）与综合评价函数（F）分别比次优者平均高8.97%和3.87%.     

QoS在MPLS VPN上的应用

多协议标签交换（MulfiprotocolLabelSwitching,MPLS）在无连接的IP网络上通过引入面向连接的标签交换概念,将第3层路由技术和第2层交换技术相结合,充分发挥了IP路由的灵活性和两层交换的便捷性,被广泛应用于大型网络中,可承载多种业务,网络可扩展性很强．但一旦承担的某种业务占用带宽过大,整个网络都将出现拥塞,甚至丢包的现象．针对MPLSVPN出现的网络服务质量无法保证的问题,提出了支持DIFF—Serv的MPLSVPN模型解决方案,并通过实验和应用证明了该方案的可操作性和有效性．     

基于跨本体语义相关的三维模型检索方法

针对某些特定领域的建模中单一的语义检索条件无法得到理想的检索结果,提出了基于跨本体的语义相关度进行检索的算法。首先构建相关领域的本体,然后对已有实例进行分析,通过聚类算法找出模型本体间具有相关性的属性。再通过调查获取用户对实例的评价数据,对深度信念网络进行训练,求出本体间相关语义属性的相关度权值。最终对模型库中的模型计算与检索模型间的相关度作为检索条件,将大于一定阈值的模型作为检索结果。应用该算法,用户一般在检索首页可以找到较满意的模型,大大缩短了检索的时间。     

对等网络中基于模糊集的信任和声望模型

在对等网络中,信任可以用于指导实体的协作决策,当前信任建模已成为一个研究焦点．该文提出了一个基于模糊集的信任和声望模型,模型根据实体的经验和其他实体的推荐信息构建对目标实体的信任．模型使用了语义标签来刻画不同的信任级,并能够综合评判不同方面的信任值．实体在采纳信任推荐时,模型利用模糊贴近度来表达推荐的正确度,并据此调整推荐者的影响．使用该模型的文件共享网络仿真实验可以正确地表达对实体的信任,促进具有相同偏好的实体群组的形成,提高交易质量．     

MatchLink：一种主题爬行方法

为了在浩如烟海的Web信息中更快地找到用户关心的信息,提出了一种主题爬行方法——MatchLink,它通过文档向量模型来评估网页链接的主题相关度,通过朴素贝叶斯算法和多层分类的方法计算链接所在网页的主题相关度,并根据这2个相关度优先下载主题相关的页面,实验表明其结果好于BestFirst和BreadthFirst。     

语义Web服务发现研究与实现

语义Web服务是在Web服务中加入语义元素,利用语义相关的技术给Web服务指定一个语义.语义Web服务可以实现Web服务的自动发现、执行和组合.阐述了语义Web服务和语义Web服务发现以及相关的技术,提出了一种语义Web服务发现框架,并利用标签语言描述本体和Web服务,设计了语义匹配算法,并在应用中实现了这种语义Web服务发现框架.     

基于日志挖掘的检索推荐系统

目的为了有效地预测用户在信息检索过程中可能点击的检索结果,从而进行网页的智能推荐.方法采取网络日志挖掘的技术,通过词频信息和知网（HowNet）中词的概念计算模型计算网页文档间的主题相关度,再将该语义信息与统计模型计算的条件概率值相结合,以此作为网页推荐的依据.结果提出了一种检索推荐统计模型,并构建了相应的原型系统,实验表明该方法显著提高了推荐系统的准确率.结论这项技术有效地提高了推荐结果与用户信息需求的相关程度,使推荐系统的性能获得了较大地提高,可以很好的应用于信息检索的智能推荐服务领域.     

帧时隙ALOHA防碰撞算法仿真与研究

在分析帧时隙ALOHA防碰撞算法的基础上,设计并实现了基于MATLAB的帧时隙ALOHA防碰撞仿真算法．通过仿真研究了标签数量、帧长度对识别时间的影响,以及标签数对系统效率的影响和系统负载对吞吐量的影响,以期为帧时隙ALOHA防碰撞的实际应用提供依据．     

基于归约图的语义Web服务自动组合

在原有基于归约图的Web服务自动组合方法基础上,引入Web语义,在对Web服务库及用户请求进行语义标注后,运用综合了名称相似度和语义距离的语义相似度实现对象间的语义转换与匹配。该方法具有原方法的优点,并能够处理对象间不存在完全匹配的情况,从而提高Web服务组合的成功率。     

基于领域本体的Web服务发现

Web服务应用的一个关键问题是如何发现需要的服务。传统的基于关键字的服务发现机制UDDI缺乏语义支持,搜索效率低。据此该文研究基于领域本体的Web服务发现技术,对发布服务和请求服务都采用OWL-S描述以支持基于语义的服务搜索能力,并且提出了一种基于图匹配的Web服务发现算法。试验结果表明服务发现方法在查准率和查全率方面都要优于UDDI。     

语义网络结构下的词义消歧

提出了一种基于语义网络结构的词义消歧方法。将文本片段中出现词的所有词义都看作节点，将两个词的任意两个词义之间的语义关系看作弧，将语义关系的紧密程度看作弧的权重，从而构成一个无向赋权网络；将Google的网页分级（PageRank）算法应用到无向赋权图中，评价网络中节点的重要性，并结合共指词义和词义的常用程度，对文本中出现的名词进行消歧。实验证明了该方法对文本进行词义消歧是有效的。     

语义网络结构下的词义消歧

提出了一种基于语义网络结构的词义消歧方法。将文本片段中出现词的所有词义都看作节点，将两个词的任意两个词义之间的语义关系看作弧，将语义关系的紧密程度看作弧的权重，从而构成一个无向赋权网络；将Google的网页分级（PageRank）算法应用到无向赋权图中，评价网络中节点的重要性，并结合共指词义和词义的常用程度，对文本中出现的名词进行消歧。实验证明了该方法对文本进行词义消歧是有效的。     

多Agent主题爬虫协作策略的研究与分析

在多个Web主题爬虫并行爬行中,如何避免重复访问网页并高效地获取与主题相关网页,成为搜索引擎主题爬行的热点研究内容之一。为完成系统爬行任务充分发挥每个爬虫自身能力,文章立足于每个爬虫相对独立爬行、共同协作、彼此竞争的思想,将爬虫的历史爬行网页作为背景知识,分析这些网页文本内容,提取网页中“概念”和概念间的语义关系,探讨不同爬虫背景知识之间的语义相似性,提出基于分层概念背景图的爬虫之间理解方法、协作和竞争策略。该策略包括4个方面的内容：主题爬虫背景知识的分层概念背景图的表示模型、基于分层概念背景图的爬虫语义理解方法、在语义理解模型下同组多个网络爬虫之间协作与竞争机制及实现、在语义理解模型下异组多个爬虫之间协作与竞争机制及实现。     

网络化制造环境中的Web服务模糊匹配研究

针对网络化制造中Web服务在语义方面表达不足而难以搜索到合适服务的问题，提出Web服务的模糊匹配方法.通过分析网络化制造特点，构建网络化Web服务本体，增加网络化制造Web 服务的语义描述.在给出多种服务相似度计算方法基础上，提出网络化制造Web服务模糊匹配方法，用相似度计算定量地描述所需服务和候选服务间的匹配程度.分析结果表明，该方法增强了Web服务能力的表达，给Web服务模糊匹配提供清晰的研究对象，推动网络化制造从信息集成向服务集成的转变，为服务选用时的决策自动化提供量化参考.     

基于贪婪策略的局部优化服务组合方法

提出了一种不依赖于服务关系图、可支持实体之间继承与组合关系、高效的自动服务组合方法.该方法首先标记出必要的可满足服务,然后从中挑选出部分服务直接生成组合路径,从而减少时空开销,避免循环搜索与重复搜索.为达到局部优化的目标,标记可满足服务时运用了贪婪策略.仿真实验表明,该方法具有良好的时间复杂度,能够适用于大规模的语义服务组合.