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提出一种基于维基百科的领域实体发现方法,该方法将构成领域实体的典型字或词作为种子元素,利用少量种子元素作为实体发现的初始知识,有效地克服了传统方法在获取种子词条时过分依赖领域专家的局限,同时还利用维基百科词条中的分类信息,通过计算维基百科类与领域类间的隶属度实现领域实体的有效扩充。人工抽样对实体发现结果进行检验,平均准确率达到80%左右,同时还将构建出的领域实体知识应用到文本分类中,结果显示,当训练集具有一定规模时,以实体为特征的分类模型的准确率较以词为特征分类模型的准确率有显著提高,说明实体知识在实际应用中的有效性。提出的方法具有较好的领域独立性和语种独立性,可较为便捷地移植到其他语种与领域。 相似文献
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为了提升用户体验,目前涌现了一批辅助购物的移动应用。这些应用为用户补充商品的信息,适用于目标明确的购物行为模式。然而,在现实生活中,还普遍存在没有明确购物目标、将购物作为休闲方式的浏览式购物行为模式。现有应用对此模式支持不足。为此,以书店为应用场景,开发了一种基于室内定位技术的浏览式购物辅助移动应用。此应用后端从书店信息系统和互联网中收集包括书籍摆放位置的各类信息,然后利用关键词提取技术,建立基于位置的关键词库;前端则利用室内定位技术,根据购物者位置向其展示附近书籍概览信息,辅助购物者对附近商品快速认知。案例评估表明,此应用可以提升浏览式购物顾客的购物体验。 相似文献
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一种多维度的O2O电子商务声誉计算模型 总被引:1,自引:0,他引:1
移动通信技术与可信支付技术的成熟,使得近年来O2O商务飞速发展。声誉管理是交易双方建立信任关系的坚实基础,但目前针对O2O商务特点的声誉研究却几近于无,已有的P2P、B2C、C2C商务的声誉研究又无法反映O2O商务模式的特点,不适用于O2O商家的声誉计算。针对这些问题,提出了一种新的O2O商家声誉计算模型ESRep。模型根据O2O本地服务业的特点进行多维度思考,对商家的运营时间、客流量等因素进行分析,同时也考虑客户的评价、交易价格偏离度、交易双方空间距离等因素,充分体现了O2O商务线上和线下的特点。仿真结果表明,模型能够有效反映O2O商家的真实声誉,降低恶意节点的评价作用,遏制节点的声誉共谋行为。对比实验表明该模型具有良好的性能和精度。 相似文献
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TENA是美国国防部启动的FI2010工程中定义的试验与训练使能体系结构,以促进试验与训练界靶场资源的互操作、重用和可组合,更加高效地利用靶场资源,提高联合试验和训练能力,降低靶场运作费用。本文在分析TENA元模型、对象模型的基础上,研究TENA仿真实体的内涵和构成,设计仿真实体的标准化接口描述,简化TENA对象模型的集成过程,快速构建仿真实体,可为类似应用提供借鉴。 相似文献
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随着互联网的发展,web浏览器成为互联网信息获取与发布的重要工具,浏览器中存储着的大量浏览信息与痕迹成为了电子证据中重要的一部分。根据浏览器内核的不同,本文分别对当前windows平台下的IE浏览器和主流非IE内核浏览器的痕迹提取技术进行研究。 相似文献
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该文针对经过预处理过的指纹图像,采用邻域像素追踪法对指纹纹线端点、叉点、中心点和三角点等指纹特征点进行提取,介绍了各特征点的算法实现流程,给出了最终的特征提取实验结果,实验结果表明,该方法在能够有效地提取指纹特征点的情况下,还在速度和准确性上也有所提高。 相似文献
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本文针对网络新闻报道,提出了一种基于文本内容分析的社会网络自动抽取方法。此方法在对输入文章进行分词标注、共指消解等预处理之后,通过名词合并及主动词识别,得到存在关系的命名实体之间的关系指向和关系描述,最后通过有向图把存在关系的命名实体进行连接,形成由命名实体、实体间关系指向、实体间关系描述构成的关系网络。试验结果表明该方法对新闻中的命名实体关系抽取比较有效。 相似文献