基于意群划分的中文微博情感倾向分析研究

微博作为一种新兴的社交网络平台,逐渐成为公众发布个人信息,获取实时信息,表达个人观点的新平台。针对微博情感倾向判断的问题,提出了一种基于意群划分的中文微博情感倾向分析(STDSG)方法。引入意群的概念,提出微博意群划分算法,根据意群间的关系,考虑否定词、程度词及标点符号的对情感倾向分析的影响,提出计算微博意群情感倾向的方法。在给定的数据集上,实验结果准确率达到了80.1%,总体性能优于基于情感词典的方法及基于支持向量机的方法。     

非结构化数据存储管理研究

非结构化数据通常指相对于关系数据而言没有固定的显式结构的数据,比如视频、音频、图像、文档等非结构化数据。根据权威数据咨询机构或研究机构的预测报告显示,近 5～10年的数据量将呈指数级增长,而其中的非结构化数据占到当前数字信息总量的70%～85%。面对如此庞大的数据量和信息量,如何有效管理非结构化数据、获得有价值的信息或知识显得迫在眉睫。(非结构化) 数据管理可以简单化为3个目标,即:实现数据的“存得下、管得了、用的上”。本文将主要围绕前两个基本目标介绍目前的非结构化数据存储管理的研究情况。同时介绍中国人民大学非结构数据管理(Unstructured DataManagement,UDM)研究小组基于“自由表”数据模型和BUD(Bank of Unstructured Data)参考体系模型在这一个问题上所作的初步研究与探索工作,以及在原型平台myBUD中的若干存储管理技术。     

Uncertain term structure model of interest rate

Term structure models describe the evolution of the yield curve through time, without considering the influence of risk, tax, etc. Recently, uncertain processes were initialized and applied to option pricing and currency model. Under the assumption of short interest rate following uncertain processes, this study investigates the term-structure equation. This equation is first derived for valuing zero-coupon bond. Finally, analytic solutions of the uncertain interest rate equation are given when the process of interest rate is assumed to be the uncertain counterparts of the Ho-Lee model and Vasicek model, respectively.     

中国取水许可制度和水资源费政策分析

阐述了中国实行取水政策的必要性,认为具有命令控制手段特征的取水许可证和带有经济刺激手段色彩的水资源费政策适合我国目前国情;实施取水政策既有利于政府调控,也可激励用水户采取节水技术和措施。取水政策的有效性受取水目标设计、管理机制和技术与文化等因素的影响。借鉴环境政策分析框架,研究了中国取水政策的政策目标与实施机制,指出政策质量方面存在的问题,并针对这些问题给出相应建议:①制定清晰的取水目标;②加强中央对地方水资源管理的稽核机制;③完善流域综合管理机制;④建立信息监测与公开机制;⑤水资源费标准设置和地方水利部门的能力建设等。     

论网站页面设计的一致性原则

随着网络技术与电子商务的发展,网站页面设计也越来越受重视,优秀的网页虽然各有特色,但都遵守最基本的原则即保证页面的一致性。通过从页面结构、色彩、导航栏以及页面标准元素功能四个角度分析应如何设计网站页面,既保证页面之间的一致性,又使得读者不会因页面风格过于一致而产生视觉疲劳,并在此基础上提出了一个基本的保证页面一致性的设计方法。     

PEJA: Progressive Energy-Efficient Join Processing for Sensor Networks

Sensor networks are widely used in many applications to collaboratively collect information from the physical environment. In these applications,the exploration of the relationship and linkage of sensing data within multiple regions can be naturally expressed by joining tuples in these regions. However,the highly distributed and resource-constraint nature of the network makes join a challenging query. In this paper,we address the problem of processing join query among different regions progressively and energy-efficiently in sensor networks. The proposed algorithm PEJA(Progressive Energy-efficient Join Algorithm) adopts an event-driven strategy to output the joining results as soon as possible,and alleviates the storage shortage problem in the in-network nodes. It also installs filters in the joining regions to prune unmatchable tuples in the early processing phase,saving lots of unnecessary transmissions. Extensive experiments on both synthetic and real world data sets indicate that the PEJA scheme outperforms other join algorithms,and it is effective in reducing the number of transmissions and the delay of query results during the join processing.     

Deep Web数据集成中查询处理的研究与进展

随着Web上在线数据库的大量涌现,Deep Web数据集成成为当前信息领域的一个研究热点,而查询处理是其中的一个重要的组成部分。由于Web数据库具有规模大、自治性、异构性以及动态性等特点,使得Deep Web数据集成中的查询处理比传统的分布环境下的查询处理更具挑战性。围绕Deep Web数据集成中查询处理的三个关键研究点:模式匹配、Web数据库的选择以及查询转换,综述了近年来国际上相关的、具代表性的研究成果,分析了这些方法的优缺点,总结并展望了未来的发展方向。     

对等网环境下信任管理语言及安全凭证链查找方法

从P2P网络开放性、分布性、动态性等特点出发,给出了P2P环境下基于信任值的信任管理语言,实现了信任关系的初始建立。针对安全凭证链的查找问题,结合P2P网络的特点,提出了使用结果安全凭证并结合基于最小安全凭证图的安全凭证链查找算法,提高了安全凭证链的查找效率。     

细粒度信任链研究方法

分析信任链相关研究的当前发展水平,提出细粒度信任链和细粒度系统软件信任链的思想,阐明只有细粒度信任链才能描述现实应用的真实情况.根据问题空间的复杂性,提出细粒度信任链建模的问题分解方法.该方法通过逐步拓展的策略,首先建立细粒度系统软件信任链模型,然后在此基础上建立完全的细粒度信任链模型.     

Factors influencing health care professionals’ adoption of mobile platform of medical and senior care in China

A mobile platform of medical and senior care (MPMSC) is a platform that can provide one-stop medical and senior care services through mobile devices. This study developed a research model based on the value-based adoption model to understand the factors influencing health care professionals’ adoption of MPMSC. Empirical analysis has shown that perceived value and legal concerns can predict health care professionals’ intention to adopt MPMSC and that outcome expectations, perceived mobility, perceived effort, and privacy concerns can predict perceived value. Research findings can enhance the understanding of the factors influencing the adoption of MPMSC by health care professionals.