基于概念格的序列模式挖掘

研究了基于概念格(Conccpt LatticeCL)的序列模式挖掘方法，并给出了相应算法。与经典的算法比较，减少了对交易数据库的扫描次数，提高了挖掘效率。     

基于知识粗糙度的混合变量决策树生成方法

单变量决策树难以反映信息系统属性间的关联作用,构造的决策树往往规模较大.多变量决策树能较好地反映属性间的关系,得到非常简单的决策树,但使构造的决策树难以理解.针对以上两种决策树特点,提出了基于知识粗糙度的混合变量决策树的构造方法,选择知识粗糙度较小的分类属性来构造决策树.实验结果表明,这是一种操作简单、效率很高的决策树生成方法.     

基于词汇链的中文新闻网页关键词抽取方法

词汇链是一种词语间语义关系引起的连贯性的外在表现,提供关于文本结构和主题的重要线索。文中在解决歧义消解问题的基础上提出利用词汇链,结合词频特征、位置特征和集聚特征抽取中文新闻网页关键词的方法。该方法根据词语在文档中语义联系将文档表示成词汇链形式,并在此基础上抽取关键词。对中文新闻网页和学术期刊文献两种语料进行实验,结果表明该方法可明显提高抽取的关键词质量。     

改进的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法

分析比较Shafer-Shenoy结构和Hugin结构两种经典的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法。针对Hugin算法在推理分析领域的局限性,通过在Hugin算法的消息传播过程中引入零因子标志位和零因子处理机制,提出一种Hugin算法的改进算法R-Hugin。该算法具有良好的推理分析性能,并从理论和实验两个方面证明R-Hugin算法的正确性和有效性。     

正相关性指导下的关联规则剪枝算法

基于支持度和置信度模型的关联规则剪枝算法会挖掘出很多无趣规则。针对该问题,提出一种正相关性指导下的关联规则剪枝算法。利用全置信度和提升度构造一个正相关性评价函数,以此对频繁项集进行剪枝。实验结果表明,该算法能减少无趣关联规则数量,提升挖掘结果质量,缩短挖掘时间。     

基于向量表示和标签传播的半监督短文本数据流分类算法

社交网络平台产生海量的短文本数据流,具有快速、海量、概念漂移、文本长度短小、类标签大量缺失等特点.为此,文中提出基于向量表示和标签传播的半监督短文本数据流分类算法,可对仅含少量有标记数据的数据集进行有效分类.同时,为了适应概念漂移,提出基于聚类簇的概念漂移检测算法.在实际短文本数据流上的实验表明,相比半监督分类算法和半监督数据流分类算法,文中算法不仅提高分类精度和宏平均,还能快速适应数据流中的概念漂移.     

一种基于全局领域和短期记忆因子的图模型

词义消歧是一项具有挑战性的自然语言处理难题。作为词义消歧中的一种优秀的半监督消歧算法,遗传蚁群词义消歧算法能快速进行全文词义消歧。该算法采用了一种局部上下文的图模型来表示语义关系,以此进行词义消歧。然而,在消歧过程中却丢失了全局语义信息,出现了消歧结果冲突的问题,导致算法精度降低。因此, 提出了一种基于全局领域和短期记忆因子改进的图模型来表示语义以解决这个问题。该图模型引入了全局领域信息,增强了图对全局语义信息的处理能力。同时根据人的短期记忆原理,在模型中引入了短期记忆因子,增强了语义间的线性关系,避免了消歧结果冲突对词义消歧的影响。大量实验结果表明：与经典词义消歧算法相比,所提的改进图模型提高了词义消歧的精度。     

基于标签路径特征融合的在线Web新闻内容抽取

精准地抽取新闻网页的内容,是提高Web新闻分析等应用系统工作质量的关键技术之一.由于缺少Web新闻出版的标准,存在大量不同的出版格式,并且Web本身是一种具有高度异构性的大数据载体,导致Web新闻内容抽取成为一个开放性问题.经大量实例分析发现,新闻网页内容与其上的标签路径存在潜在的关联性.因此,设计了标签路径特征系,以从不同视角区分网页内容和噪音.在特征相似性分析的基础上,提出了一种基于组合特征选择的特征融合策略,并设计了基于融合特征的Web新闻内容抽取方法CEPF.CEPF是一种快速的通用、无需训练的在线Web新闻内容抽取算法,可抽取多种来源、多种风格、多种语言的Web新闻网页.在CleanEval等测试数据集上的实验结果表明,CEPF方法优于CETR等抽取方法.     

基于同义实体识别的Web信息集成

准确有效地集成海量Web信息, 是Web信息动态聚合、市场情报分析、舆情分析、商业智能等分析型应用的重要基础. 针对数据集成过程中不同实体指代同一实体的问题, 利用搜索引擎返回的页面摘要信息, 设计并实现了一种基于搜索引擎的同义实体识别算法FSE, 并提出了一种基于同义实体识别的Web信息集成框架. 在医院信息集成测试数据集上的实验结果表明, FSE算法效果优于基于VarientDice、VarientCosine、VarientJaccard、VarientOverlap相似度计算的同义实体识别算法.     

基于初级权重序列的改进AHP研究*

针对层次分析法中判断矩阵不满足一致性条件时,检验与修正矩阵元素缺少依据,且操作过程烦琐,提出基于初级权重序列方案的层次分析法,该方法保证了人们思维逻辑的一致性,使距离判断矩阵在构造时简单易行,同时还探讨了初级权重序列方案中距离单位的选取问题,并确定了标准化的度量单位。实例结果表明,改进的AHP能够有效地减少算法的时间复杂度,也提高了矩阵一致性判断的精度。