基于属性相关表的关系模式全部候选关键字求法

本文提出了属性相关表这样一种新的概念，定义了相应的运算并研究了它的有关性质及定理，在此基础上提出了用属性相关表求关系模式全部主属性的等级，并给出了用主属性来组合关系模式全部候选关键字的算法，上述算法的时间复杂度均为Ｏ（ｎ＾２）。     

基于C++向量运算的Apriori算法程序设计与实现

用C++向量表示集合、候选集、频繁项目集,结合C++向量的操作特点,设计和实现了基于Apriori算法的关联规则产生程序,该程序用于物资管理系统中易耗物品关联信息的挖掘,运行结果证明了正确性.     

基于发文内容的微博用户兴趣挖掘方法研究

本文针对微博用户兴趣属性缺失问题,提出一种基于发文内容分析的微博用户兴趣挖掘方法。利用基于短语的主题模型和自动构建的用户兴趣知识库,能够有效地从发文内容中挖掘出高质量的用户兴趣短语并标识其类别,从而实现对微博用户的兴趣挖掘。在SMP CUP 2016数据集上的实验结果表明,主题短语模型在困惑度和短语质量上取得的效果均优于传统的主题模型,用户兴趣挖掘的准确率和召回率最高可达到78%和82%。     

基于短语的中文标签自动生成混合算法

对中文文档标签生成的算法进行了研究,提出了一种中文文档标签生成的混合算法(Hybrid Tags Generation Algorithm)。鉴于短语在表达文档主题方面的优势,先进行短语模式匹配,然后利用短语的统计特性,综合考虑TF-IDF、词跨度和位置3个特征进行权重计算,从而抽取出权重较高的词语或短语作为标签。通过对实验数据的分析表明,该算法在查准率方面表现较好。通过人工比对可知,标签表达文档内容主题的效果相当或优于测试集标准答案的比率超过六成,取得了比较好的结果。     

融合句法信息的双语词对齐方法研究

词对齐研究是多文种信息处理工作的一项不容忽略的基础性研究内容。通过针对中文和蒙古文词对齐研究中存在的形态和词序不对称以及支撑词对齐研究的对齐语料缺乏问题,开展融合语言信息的中蒙混合词对齐模型构建方法研究。利用产生式词对齐结果以及中蒙两种语言的语言信息作为潜特征,建立高质量的融合语言信息的中蒙混合词对齐模型。实验结果证明,该文提出方法对于利用可比语料抽取对齐语料是可行的。     

基于显著性的遥感图像舰船目标检测

舰船作为海洋信息感知中的重要目标,其检测在军舰探测、精确制导等军用领域以及海面搜救、渔船监测等民用领域具有极其重要的战略意义.海洋遥感图像受云雾、风浪、海杂波和光照等干扰使得舰船检测具有挑战性.根据可见光遥感图像舰船目标检测特点提出粗检测和细鉴别相结合的技术路线.先基于视觉显著性的谱残差法对图像进行增强以提取目标候选区域,后根据舰船与干扰因素差异采用舰船方向梯度直方图特征对目标候选区域进行鉴别,提取真正的舰船目标.实验结果表明,上述算法舰船检测率高,对光照、海杂波干扰具有一定程度的鲁棒性,且能有效剔除碎云岛屿等干扰物,显著降低虚警率.     

一种基于决策树和词义相似度的N1+N2结构语法关系判定方法

设计了一种基于决策树算法的N1+N2结构语法关系判定方法.首先建立了该结构的语料库,对每条语料都标注构建特征集所需的词性、《同义词词林》语义编码、语法关系和词义相似度等信息;然后为证明相似度在判断语法关系中的合理性,根据语言学原理研究了N1+N2结构两个名词间语义相似度与语法关系之间的内在规律:①从语法关系的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并列关系>复指关系>定中关系>主谓关系;②从语言功能焦点的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并焦型短语>后焦型短语.最后以此为基础构建了特征集,运用决策树C4.5算法建立了自动判定N1+N2结构语法关系的方法.运用该算法在自建语料库的测试集中进行测试,正确率为89.39％.     

基于散列技术的多层关联规则算法的改进

为发现精准的关联规则,对多层关联规则问题进行研究,提出基于散列技术的Hash_Cumulate多层关联规则算法.通过对原有Cumulate算法进行分析,对Cumulate算法有较多冗余候选集影响算法运行时间的缺点进行改进,提出在产生候选2项集时判断其中两项的关系进行删减,将候选2项集映射到散列表中进行筛选,减少候选集数量,进而减少扫描事务集的时间,提高算法运行效率.通过对原Cumulate算法与Hash_Cumulate算法进行实验比较和实例分析,验证Hash_Cumulate算法具有较高的运行效率.     

智能电网中基于极大团的社团结构挖掘算法

针对智能电网落后的分区方式无法适应日益复杂的运行状态和无法及时排查故障的问题,提出了一种基于极大团的智能电网社团结构挖掘算法(MCBCA).首先,搜索网络中的低阶极大团,通过合并矩阵将其合并得到网络中极大团;然后,定义了极大团相似度,确定了合并极大团与生成候选子图的标准,进行初步社团挖掘;最后,对网络中的孤立节点进行隶属度划分,形成最终的社团结构.实验结果表明,在空手道俱乐部网络、美国足球网络、美国国家西部网络及我国省级电力通信骨干网络数据集中,所提算法与KL算法相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了50.1％、36.8％和36.2％;与标签传播算法(LPA)相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了31.2％,17.7％和3.25％;与改进的GN算法相比,准确率和模块度方面平均提高了3.6％和2.1％.可见基于极大团的智能电网社团挖掘算法所挖掘的网络社团结构更为合理,具备更高的安全性,有利于及时排查故障.     

基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型

为了实现大型语料库中近义词/同义词短语的查找,提出了一种基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型,它通过[n]-gram分布式方法捕获语义相似性,不需要解析就能隐式地保存局部句法结构,使底层方法语言独立;具体实现分为两个阶段：第一阶段是上下文收集和过滤,即用围绕查询短语的本地上下文作为条件模型的特征来捕获语义和语法信息。第二阶段是候选词短语收集和筛选,即对数据中的每个“左”“右”和“配对”的全部实例进行迭代,以收集一组近义词/同义词候选短语;还给出了构成模型的要素和用于评价模型性能的评分函数;基于不同大型语料库的实验结果表明,提出的建模方法在总的统计评分查找性能和整体可扩展性方面都优于常用的其他查找方法模型。