基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法

针对传统日志模板挖掘时需要日志聚类数目作为先验信息的问题,提出了一种基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法.首先,对日志数据进行压缩,以提高后续处理效率;其次,进行日志聚类过程,使用归一化的日志统计特征判断聚类是否满足要求,若满足,则聚类成功;若不满足,则采用二分搜索的方式调整日志聚类的数目,重新进行聚类;最后,从聚类结果中提取日志模板,设计了一种衡量模板挖掘效果的评价指标.在真实数据集上的实验结果表明,算法的模板挖掘匹配度优于基准方法,并且具有良好的泛化性能.     

基于文本匹配的电商对话系统设计

文本匹配是自然语言处理中解决自动对话问题的关键技术,本文设计了基于表示的文本匹配模型(DSSM模型),将带有记忆功能的循环神经网络(LSTM)引入模型之中,使得模型具有更好的泛化性能。使用百度开源数据集训练出来的网络,文本匹配程度达到76.6%。将训练好的网络应用到电商对话系统中性能表现良好,具有一定的鲁棒性能和实际意义。     

基于中文文本的可视化技术研究

文本可视化是数据可视化的新兴主题,其目的是让人直观地认识数据,敏捷地发现数据中隐藏的规律。首先介绍了文本可视化的过程,包括信息收集、预处理、视觉呈现和交互功能等;然后通过分析和使用各种中文文本可视化的工具,从基于标签云、树图、关联和时间序列等多方面研究可视化技术;最后对比了这几种技术的差异和优缺点,并指出各技术的适用场景。文本可视化能够更好地帮助用户处理日益增长的文本信息,提高数据的可视化效率和转换成利益的效率。     

“互文性”理论与设计叙事

目的研究"互文性"理论是如何帮助设计作品叙事的。方法辨析了何谓"互文性",同时论述了"互文"现象在各种艺术门类中的表现,阐明了"互文性"理论在设计叙事中应用的可行性,随后从"能指"和"所指"两个层面出发,分析了"互文性"理论在设计叙事中的作用。结论总结了运用"互文性"理论进行设计叙事的具体方法,指出了设计叙事中运用"互文性"理论的重要性。     

基于数据挖掘的面向话题搜索引擎研究

为了解决面向话题的搜索问题,提出一种新的面向话题的检索技术。首先分析了面向话题的搜索技术所面临的问题,然后基于数据挖掘技术提出了解决方案。利用数据挖掘技术抽取文本的多层次语义特征,形成对文本的多精度表示,抽取的特征不仅包括单个词特征也包括多词特征。建立了一个示例检索系统,实验表明利用多层次文本特征能够很好地实现面向话题的文本检索。     

结合类内集中度和优化RBF神经网络的特征选择

特征选择是文本分类的一个核心研究课题.首先提出了优化的文档频和类内集中度,紧接着提出了自适应量子粒子群优化算法并用于训练RBF网络的基函数中心和宽度,而且还结合最小二乘法计算网络权值,对RBF神经网络进行了优化,最后提出了一个综合性特征选择方法.该综合性方法首先使用类内集中度过滤掉一些词条以降低文本特征空间的稀疏性,然后再利用优化的RBF网络对特征进行优选.实验结果表明此种特征选择方法有较好的准确率和召回率.     

暂停施工与索赔《建筑施工合同与索赔法律实务》之八

建筑工程工期很长,很多情况是在签订合同时无法预料的,很多情况下要求施工暂停或称暂停施工。建筑施工合同中大多数规定有暂停施工条款,其条款规定业主或业主的工程师可以指令承包商暂停施工。我国GF—1999—0201合同条件（示范文本）第12条规定了暂停施工及其责任。     

住房消费提防六大陷阱

1身份陷阱揭秘:在协议中玩弄文字陷阱、骗取客户手中协议书、房托假冒房主、提供无效协议、任意扣留押金被老百姓形象地通称为"黑五类"。支招:消费者可在经纪机构的经营场所(即门店),认真查看张贴在墙上十项公示内容及其经纪人员是否佩戴标有注册号的胸牌。