MICA:一个面向微博数据流的观点挖掘原型系统

微博客是一种新的信息载体和传播途径,比传统的博客、论坛等载体具有更多新的特点,实时性(随时发布、更新)和多模态性(包含文字、图像、视频等)是其中的2个主要特点.设计并实现了一个面向微博数据流的、集即时下载各模态信息和分析观点倾向于一体的观点挖掘原型系统MICA (microblog item crawling and ...     

复杂超高层钢结构施工管理技术

复杂超高层钢结构工程是施工管理难度较大的类型之一,望京SOHO T3号塔楼工程主要针对施工图的深化和加工图的绘制、钢材的采购和构件加工、现场测量和构件安装、构件焊接和高强螺栓安装、工期进度和质量控制、冬期施工以及现场安全与文明施工等六大方面提出了施工管理相应的解决思路和办法,确保了工程质量,提高了施工效率。     

北极极端光气候下建筑光环境设计研究

随着全球气候变暖,北极地区迎来了新的发展机遇,新航道的开发成为可能,我国对于北极地区事务高度重视.北极地区由于纬度极高,具有极昼、极夜等极端光气候现象.这种极端的光气候会对人的心理与生理产生负面影响.文中基于光环境的特点与人体需求,以中国北极黄河站居室为例,通过软件模拟分析的方式,对北极地区建筑光环境进行现状与优化分析...     

一种面向大数据的水塘采样分布式算法

水塘采样算法构建了一个样本集合,很好地解决了对未知的数据元素等概率采样的问题。然而当数据量较大时,单机的水塘采样算法时间复杂度较高、机器负载加重。面向大数据采样的需求,提出了分布式水塘采样算法,通过增加采样比例的方法实现了多机器并行采样,而且从理论上证明了分布式水塘采样的等概率性。为处理对数据元素贡献度不同的数据集,将该算法改进为加权重分布式水塘采样算法。基于水塘采样,提出了一种适用于大数据的分布式采样算法,只依据线性时间和样本大小的空间,实验验证了该算法的可行性和有效性。     

基于表示学习的在线学习交互质量评价方法

当今的教育模式发生着非常重大的变革,教育正在向泛在化、智能化、个性化的方向发展。以Massive Open Online Courses(MOOCs)为代表的在线教育逐渐进入大众视野,在线教育中的交互性成为了决定在线学习质量的关键。研究表明,学习过程中的交互为学习者提供了有效且高效的帮助和支持,对学习过程的评价反馈可以有效地提高学习效果。在教育领域,对学习者和学习资源之间的交互进行建模至关重要,表示学习技术为学习者和学习资源之间的顺序交互建模提供了具体方案。文中首先建立在线学习的交互网络模型,然后使用两个循环神经网络将网络中的学习者和学习资源节点嵌入到一个欧氏空间中,并提出交互质量评价指标,以判断学习者的学习效果是否达到预期。在实际数据集上的实验证明了所提方法的有效性。     

异构信息空间中实体关联关系挖掘算法CFRQ4A

丰富的实体关联关系是在异构信息空间中进行数据分析、数据挖掘、知识发现和语义查询等许多应用的前提条件和关键所在.然而不同于同构信息网络,由于异构信息空间中实体关联关系的复杂性、多样性和异构性使得实体关联关系挖掘并不是一件简单的任务,更具有挑战性.以作者文献网络为例,提出了一个通用的,由聚类、过滤、推理和量化4步骤组成的异构信息空间中基于聚类的实体关联关系挖掘算法CFRQ4A(clustering,filtering,reasoning and qualifying for associations).CFRQ4A算法不仅利用了异构实体自身的属性值,还利用了异构信息网络的结构(路径)信息;在挖掘过程中引入关联关系约束来保证关联关系的语义和逻辑正确性,并且针对实体关联关系的特点提出了关联强度量化模型.在真实数据集DBLP上的实验结果表明所提出算法是可行和有效的.     

多元图融合的异构信息网嵌入

基于元结构(如元路径或元图)的网络嵌入方法,能够有效地利用异构网络结构.但与元路径相比,元图能够捕获更加复杂的结构信息,更能提升异构信息网中相似节点匹配的准确性.然而,现有的基于元图的嵌入方法具有如下局限：大多由专家指定元图类型,在大型复杂网络的应用环境中并不适用;虽然融合了多个元图进行嵌入,但并未考虑元图权重的差异性;部分模型利用用户的期望语义关系生成可以保留特定语义的元图组合,但这类模型过分依赖元图选择和用于监督学习的样本,缺乏通用性.基于此,提出一种多元图融合的异构网络嵌入方法,该方法包括2部分：第1部分是元图发现,目的是挖掘代表当前网络结构和语义特征的重要元图;第2部分是基于多元图融合的节点嵌入,主要内容是提出了一种基于元图的通用节点相似度度量方法,同时利用神经网络嵌入节点的元图特征.实验结果表明,与其他网络嵌入方法相比,提出的方法具有较高的准确性和效率.     

基于最长顺序频繁词组的Web文献检索结构

目前,大多数Web文献不能满足不同层次科研人员的查询要求.分析了这一问题产生的原因,提出建立辅助的Web文献检索结构以帮助用户更准确地获取所需文献的思想.基于该思想,设计了通过挖掘最长顺序频繁词组抽取文献特征的算法,提出了能够表现特征之间、文献之间、特征与文献之间关系的扩展的特征层次树结构及其构建方法.实验表明,挖掘最长顺序频繁词组在抽取文献特征方面比常用的TFIDF具有更大的优势.理论分析说明,扩展的特征层次树具有压缩的存储结构、词组与文献关系的表现方式和更好的辅助检索功能.     

Ontology在异构数据库集成中的应用

提出了一种利用Ontology进行异构解决的方案,给出了集成系统的总体设计框架,并对集成策略和集成处理进行了研究和设计。     

基于一步特征值分解的T-ESPRIT算法

在分析了时延估计算法的特点和性能之后,提出了基于一步特征值分解的T-ESPRIT(OT-ESPRIT)算法,此算法只需一步特征值分解就可以求解无线网络环境中多径窄带信号的时延,与T-ESPRIT算法相比,该算法具有较好的顽健性和较小的估计误差。仿真结果证明了该算法的有效性。