基于多维情感语义空间的色彩表征方法

针对色彩与情感映射模型复杂且难以实现的问题。提出一种利用多维语义空间表征色彩的方法．首先从信息论角度出发，依据Lebesgue测度原理阐明了色彩情感语义信息的度量特征；然后利用语义分析法建立了表征RGB色彩的多维语义空间，结合Euclid空间探讨了RGB色彩与多维语义空间映射特点，并提出消除由语义维度和粒度冲突而引起的语义空洞的算法；最后以一个色彩设计系统对其进行应用验证．实验结果表明，该算法能够在不同维度与粒度层上实现色彩空间与情感语义空间的复杂映射．     

一种基于多维集的关联模式挖掘算法

大多数维间关联规则挖掘算法如基于数据立方体的关联规则挖掘算法都假定对象的属性取值只具有单值性．将对象的属性取值扩展到多值,据此提出多维集的概念和基于多维集关联规则的语义特征．在此语义特征下,提出了一个多维集的关联规则挖掘算法．该算法利用多维集关联规则的限制特征,能够在数据集缩减的同时进行侯选集的三重剪枝,因此,具有比直接使用apriori等算法更好的性能,分析了算法的性能和正确性、完备性,并通过实验对算法有效性进行了对比．     

语义透镜:针对多体数据的交互可视探索工具

在多体数据可视化中,并列视图的绘制方法往往存在空间位置不够直观和特征差异难以追踪等问题,而单一视图融合的绘制方法则会引发内部特征相互遮挡和可视化结果不易理解等问题.为此提出一种面向多体数据特征的可视化及分析工具,即语义透镜.首先结合体数据的多维属性分析设计语义列表,建立高层语义描述如大小、形状等与底层多维传输函数之间的关联,由用户根据需求交互设定语义透镜内外感兴趣特征;为实现透镜内外特征的平缓过渡,利用色彩感知理论度量融合颜色的正确感知度,自适应地推荐基于颜色或结构采样的特征融合方案,在过渡区域对透镜内外特征进行融合绘制;最后根据透镜的深度位置只聚焦透镜后的光线,在放大特定深度位置后的感兴趣特征的同时保持上下文特征的大小.文中利用语义透镜对多特征单体,多模态和多变量3种类型实验数据进行交互式探索,使用户在同一视图中聚焦分析多体特征,同时避免特征遮挡和融合带来的理解与分析障碍;可视化对比结果及用户反馈进一步验证了语义透镜的有效性和实用性.     

中国画的特征提取及分类

中国画作为中国传统文化艺术的瑰宝,根据语义对国画图像进行检索是必要的。国画的语义主要反映在颜色和形状。依据国画自身的特点,研究了颜色和形状的特征提取算法,融合图像的颜色和目标的形状特征,构建了一种新的特征向量,分析了国画图像的多维低阶特征与高阶语义之间的相关性,采用支持向量机实现语义分类,实验结果表明该方法提取的特征向量稳定,能得到较高的分类精度。     

XBASE:一个语义文档数据库系统

XBASE语义文档数据库系统是一种基于语义信息的文档数据库原型系统，该系统利用文档外部描述信息和文档内部特征等语义信息，可以对结构化文档、半结构化文档以及无结构文档等多种类型的文档进行有效存储、索引和查询，同时该系统还提供了一个可视化的多维交互浏览器，便于对数据库中文档进行高效浏览．     

基于RoBERTa-WWM的大学生论坛情感分析模型

大学生论坛语句具有篇幅短、口语化、多流行用语等特点,传统的情感分析模型难以对其进行精准的语义特征表示,并且未充分关注语句的局部特征与上下文语境。提出一种基于RoBERTa-WWM的大学生情感分析模型。通过RoBERTa-WWM模型将论坛文本语句转化为语义特征表示,并将其输入到文本卷积神经网络中,以提取语句的局部语义特征,同时利用双向门控循环单元网络对局部语义特征进行双向处理,获得全面的上下文语义信息。在此基础上,通过Softmax分类器计算语句在情感标签中的概率向量,选择最大值表示的情感标签作为最终输出的情感标签。实验结果表明,相比RoBERTa-WWM、EK-INIT-CNN、BERT等模型,该模型在大学生论坛与NLPCC2014数据集上具有较优的分类性能,并且在大学生论坛数据集上宏平均精准率、宏平均召回率、宏平均F1值和微平均F1值分别为89.43%、90.43%、90.12%和92.48%。     

基于异构网络表示学习的相关图书推荐研究

扩展和综合利用多种图书特征及其关联关系,从语义相关的角度提高图书推荐的准确性和多样性,探索不同特征对于图书推荐的贡献程度和影响.抽取多种图书特征构建图书异构网络并设计形成特征间的多维关联关系.引入异构网络表示学习方法,融合多种图书特征,形成图书的语义向量表示,选取向量相似度指标计算并表示图书间的语义相关程度,实现相关图...     

一种支持复杂查询的有组织P2P搜索方法

有组织P2P网络虽然具有良好的可扩展性，但很难支持多关键词查询、范围查询等复杂查询．在分析已有多关键词查询方法（MKQ）的基础上，提出一种基于语义的多维查询方法（MSQ）以支持多关键词查询．MSQ的基本思路是利用空间填充曲线的位置保持能力，建立从高维特征空间到一维数值空间的映射，使得可以在构建P2P网络的分布式索引时，根据文档语义将具有相似内容的数据对象的索引聚集到相近的节点上，改善复杂查询时的搜索性能．对基于语义的多维查询模型、Hilbert空间填充曲线的构建、数据对象的发布与查询过程进行了详细讨论．在Chord之上的模拟试验表明．与MKQ相比，MSQ能够较好地提高查询的准确度．减少了网络的通信量．进一步的理论分析的结果表明，MSQ方法具有负载均衡和容错能力．     

基于语义树的中文词语相似度计算与分析

词语相似度的分析与计算是自然语言处理关键技术之一,对句法分析、机器翻译、信息检索等能提供很好的帮助。基于语义资源Hownet的中文词语相似度计算是近年来的研究热点,但大多数的研究都是对中国科学院计算技术研究所刘群提出的计算方法的改进和完善。该文充分分析和利用新版Hownet(2007)的概念架构和语义多维表达形式,从概念的主类义原、主类义原框架以及概念特性描述三个方面综合分析词语相似度,并在计算中区分语义特征相似度和句法特征相似度。实验结果理想,与人的直观判断基本一致。     

多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型

针对复杂文本评论的情感分析研究存在着隐式主题方面分类不精确、文本特征提取不全面和识别文本上下文语义不足等问题,论文提出了一种多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型MFF-HNN.该模型先把词向量、词性、位置和句法依存特征进行注意力特征融合,抽取出主题词库,然后把融合特征输入到改进的TBGRU模型和DCNN模型中获取语义信息和局部特征信息,再与主题词库结合进行注意力特征融合语义特征信息,最后使用SoftMax函数获取文本方面级情感分类信息.实验表明,该模型的情感分类的效果优于其它模型.     

联机分析处理数据立方体代数

数据立方体是多维数据库和以多维分析为基础的联机分析处理技术的核心机制.文章提出了一个支持多维数据库和多维分析的关于数据立方体的代数,从而为数据仓库及联机分析处理的语义描述提供了理论基础.同时,文章还论述了数据立方体的一些应用,以证明该工具所具有的强大功能.     

基于空间扩维特征的主机入侵检测模型

在基于访问控制粒度和多维安全拓扑空间的基础上分析了入侵攻击的特点,并提出基于空间扩维特征的入侵检测模型--SEDIDS. 为访问控制系统中的实体建立了语义网络模型,用语义网络完备性推理来检测访问控制实体的完整性,作为入侵攻击行为判断的依据,从而取代了依赖训练数据集建立系统访问模式轮廓进行比对的入侵检测传统手段.实验结果表明:该模型相对于传统的入侵检测具有较低的漏报率和误报率,并有较高的运行效率.     

一种基于历史事件的多维星座快照模型

城市发展进程中典型事件下的城市形态和空间结构诸方面特征,是城市历史文化演变在地域空间上留刻的有形足迹,它的数据表达能够对城市演变和发展研究形成基础和有效支持。时空数据模型因其能够完整表达客观世界时间、空间和特征语义,是重要的历史、地理和文化信息描述工具。以北京为背景,提取城市发展过程中典型历史事件,研究其下的时空数据事实和特征,提出基于历史事件的多维星座快照模型。该模型综合多维星座模型和时间快照模型的特点,以关系模型为主题框架,表达北京各时期历史和地理特征,为建立时空数据集成和城市空间特征分析的数据仓库模型提供概念表示。     

大本体的分块与映射方法研究

在本体的映射研究中,现实本体或大本体之间的映射算法是研究的难点。该文提出一种针对大层次本体的映射方法。根据本体的结构和概念之间的语义距离,应用向量空间模式（VSM）将概念表示成多维空间中的点。在此基础上,应用聚类算法（CURD）对概念进行聚类,形成若干个语义上相对独立的块,在2个本体的块之间根据参考点建立映射关系。实验结果表明,该方法在测试数据集上能得到较好的映射结果     

融合主题特征的文本自动摘要方法研究

针对传统图模型方法进行文本摘要时只考虑统计特征或浅层次语义特征,缺乏对深层次主题语义特征的挖掘与利用,提出了融合主题特征后多维度度量的文本自动摘要方法MDSR(multi-dimension summarization rank)。首先利用LDA主题模型对文本主题语义信息进行挖掘,定义了主题重要度以衡量主题特征对句子重要程度的影响;然后结合主题特征、统计特征和句间相似度,改进了图模型节点的概率转移矩阵的构建方式;最后根据句子节点权重进行摘要的抽取与度量。实验结果显示,当主题特征、统计特征及句间相似度权重比例达到3:4:3时,MDSR方法的ROUGE评测值达到最佳,ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-SU4值分别达到53.35%、35.18%和33.86%,优于对比方法,表明了融入主题特征后的文本摘要方法有效提高了摘要抽取的准确性。     

基于FLEX和MDX的Web-OLAP设计及实现

传统的OLAP分析基于关系结构,过度依赖其数据模型,影响分析效率.为此提出一种对驻留在Web上的任何标准多维数据源的通用Web-OLAP解决方案.详细设计了FLEX三状态控件树的界面多维分析工具,通过多维模型元数据访问和XML结构树的遍历算法实现了MDX多维查询语句的定制,并结合XMLA服务代理和仪表盘技术实现了多维模型在第三方平台的OLAP分析.该方案能适应灵活变化的主题分析需求,及时向决策者提供全面的分析结果.     

归一化实数编码的多维并行遗传算法

给出了归一化多维实数编码的基本定义,并在此基础上提出了基于归一化实数编码的多维并行遗传算法;对归一化实数编码多维并行交叉算子、多维并行变异算子进行了详细的研究;提出了多维优化问题归一化实数编码长度计算公式;对遗传算法的控制参数确定进行了阐述;对归一化实数编码的多维并行遗传算法适应度函数的确定方法进行了研究.实验表明,归一化实数编码多维并行遗传算法可以大大提高多维优化问题的收敛速度,从而进一步提高算法的性能,这些特点对于计算复杂的非线性多维优化问题具有重要的意义.     

利用降维排序求多维数据模糊聚类

本文根据数据间相似程度的定义,利用排序缩小范围,提出一种多维数据聚类的算法。它以一维数据的聚类方法为基础,通过对各映射子空间聚类相交,得到高维聚类的近似解,进而求出精确解。该算法有较好的性能和较强的可伸缩性,且只需一个输入参数;置信水平λ,当置信水平λ变化时,可利用已有的计算结果。     

多维链表的递归实现算法研究

通过对多维链表的研究,提出了较完整的多维链表的数学模型,并给出它的递归实现算法。