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一种基于《知网》的中文文本聚类算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对基于关键词集的中文文本聚类算法中存在的问题,将《知网》引入到中文文本的特征表示中,并在此基础上提出了一种基于《知网》的中文文本聚类算法。该算法在中文文本表示中加入了基于《知网》的概念特征,实验结果表明该算法能够更好地将语义相关的中文文档聚集在一起,与传统的基于关键词集的中文文本聚类算法相比,聚类质量得到了较大提高。 相似文献
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一种有效的的时间序列维数约简方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种用于相似性查询的时间序列维数约简的有效方法 .该方法采用快速小波变换将时间序列分解成不同频率的子带 ,用经过多分辨分解后得到的低频逼近信号重新表示原始序列 .这样将一个高维的时间序列映射到一个低维空间 .这种方法支持欧几理德距离标准和 L -平移欧几理德距离标准 .该算法的时间复杂性为 O(n) . 相似文献
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基于垂直数据分布的关联规则高效发现算法 总被引:14,自引:0,他引:14
文章分析了在KDD研究中现有的关联规则发现算法关于频繁项目集的生成与测试方法,提出了一种新的基于垂直数据分布的关联规则发现算法.该算法无需复杂的Hash数据结构,仅需对整个数据库作两次遍历,从而既方便了实现,又提高了效率. 相似文献
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基于遗传算法的Job-Shop调度问题求解方法 总被引:12,自引:2,他引:12
调度问题是许多计算机应用领域的重要问题,Job-Shop调度是其中的一类典型的困难问题,它通常包含多个可并行实现的目标以及实现这些目标的多种方法与资源.本文以一类实用的Job-Shop问题模型为基础,给出了用遗传算法求解调度问题应采用的染色体表示方法,并针对问题的特点,给出了面向资源空间与面向规划空间的遗传操作的设计思想与方法.实验结果表明,基于遗传算法的Job-Shop调度问题求解方法具有较好的性能,同时也表明,对于求解过程中可能出现的提前收敛问题可通过改变遗传操作概率及调节适应度等方法予以解决. 相似文献
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Email自动分类已成为半结构化文本信息自动处理的研究热点。本文在时已有Email自动分类方法深入研究的基础上,提出了一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法。主要包括:一是将SVM引入到Email自动分类研究中,并对SVM学习算法中的核函数和参数选择进行了探讨;二是鉴于词频的特征表示方法难以准确表示Email主要内容,因此将领域知识引入Email特征表示中,并在此基础上提出了一种综合领域知识和词频的特征表示方法,用于Email分类。该方法是在词频特征的基础上加入人工总结出的领域特征,从而更能准确地表示Email的主要内容,以提高Email分类的平均F-score。通过实验,验证了基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法能有效地提高Email自动分类处理的准确性。 相似文献
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发现序贯模式的增量式更新技术 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种称为FAST的增量式更新技术,以处理因最低支持的改变而引起的序贯模式的维护问题。其主要思想是再次利用在对旧的最低支持度进行处理时所获得的信息。 相似文献
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互联网中文信息获取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种以智能化、主动搜索为标志的互联网中文信息获取方法,实现了一种互联网中文信息智能获取工具,该工具采用智能Agent的体系结构,通过学习用户日常的文档和用户的交互意见推测出用户需求,建立个性化的用户模型。并使用元搜索引擎从互联网上主动获取信息。最后通过本地智能处理技术,剔除合并重复及相似性大的信息,将处理后的结果以显明易懂的方式提交给用户。 相似文献