基于网络浏览行为的小众领域用户画像建模

基于网络浏览行为,研究小众领域的用户画像建模方法.本文提出构造领域文本伪本体的方法,并从用户的网络浏览行为中挖掘用户兴趣,生成了基于领域兴趣的用户画像,随后将构建的用户画像应用于个性化推荐领域,解决了小众领域因用户量少、信息不足而难以精准刻画用户画像的问题.该方法在以下三方面显著不同于其他相关研究工作:1)基于领域文本快速构建领域伪本体,构建基于伪本体的用户画像建模方法;2)采用词向量将网页映射到伪本体,构建画像生成算法;3)基于领域概念间相似度构建画像优化算法.最后,本文使用了交响乐团的售票数据及用户的网络浏览数据,采用多个指标进行实证分析,验证了本文提出的画像建模方法的有效性与合理性.     

组合智能决策支持系统研究及其应用

针对现有决策支持系统存在信息支持不足、专家知识难以获取与表示、从海量数据提取有用信息存在困难等问题,通过对已有的人工神经网络、小波分析、遗传算法的建模方法进行组合利用和加以改进,建立组合智能信息处理器,并将之与传统决策支持系统相结合,产生智能决策支持系统,进行知识自动提取和系统智能建模,并基于GIS平台利用组件技术搭建智能决策支持系统集成结构.最后以灌区水资源管理决策支持系统的径流预报为例,进行仿真试验,验证方案的可行性和有效性.     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.     

Conceptualizing Mining of Firm's Web Log Files

In this era of a data-driven society, useful data(Big Data) is often unintentionally ignored due to lack of convenient tools and expensive software. For example, web log files can be used to identify explicit information of browsing patterns when users access web sites. Some hidden information,however, cannot be directly derived from the log files. We may need external resources to discover more knowledge from browsing patterns. The purpose of this study is to investigate the application of web usage mining based on web log files. The outcome of this study sets further directions of this investigation on what and how implicit information embedded in log files can be efficiently and effectively extracted. Further work involves combining the use of social media data to improve business decision quality.     

面向敏捷制造的分布式信息资源协同交互模型研究

当前企业分布式信息资源的应用是敏捷制造中研究的一个关键问题。结合当前Internet技术的发展 ,综合分析我国当前制造企业信息资源应用现状 ,运用分布式数据库理论 ,基于Web的数据库复制代理机制 ,提出了适合我国国情的面向敏捷制造企业的分布式信息资源的共享与协同交互模型 ,并通过具体企业的应用实例验证了模型的有效性、可行性 ,为国内制造企业在网络经济时代实现敏捷制造信息资源的共享与协同交互提供了一种有效的、可操作实现的参考模型。     

基于大数据的城中村C~2I~2O设计与警力配备模型

首先运用网格化管理技术将城中村划分为若干单元格,其次通过物联网与互联网技术收集治安风险数据,然后利用移动互联网收集城中村外来人口信息,通过智慧城市大数据挖掘技术,形成治安数据与电子地图相结合的可视化信息;用i-beacon技术设置可提供公共服务的虚拟地理围栏;建立了城中村C~2I~2O模型和警力配备模型;通过定义k-关联事项和频繁关联事项,对城中村常见犯罪行为进行频繁关联事项规则挖掘.最后以贵阳市云岩区构建社区治安防控网智慧城市的设计为实例,从网格化管理、物联网技术、建立城中村信息大数据库以及公共服务四个方面对该市的治安风险管理进行案例分析,计算了相应的警力数配备.本研究为城中村的智慧化和警力数配备提供一种科学管理方法.     

PDE-Based Medial Axis Extraction and Shape Manipulation of Arbitrary Meshes

Shape skeletonization （i.e., medial axis extraction） is powerful in many visual computing applications, such as pattern recognition, object segmentation, registration, and animation. In this paper, the authors expand the use of diffusion equations combined with distance field information to approximate medial axes of arbitrary 3D differential properties. It offers an alternative solids represented by polygonal meshes based on their but natural way for medial axis extraction for commonly used 3D polygonal models. By solving the PDE along time axis, this system can not only quickly extract diffusion-based medial axes of input meshes, but also allow users to visualize the extraction process at each time step. In addition, the proposed model provides users a set of manipulation toolkits to sculpt extracted medial axes, then use diffusion-based techniques to recover corresponding deformed shapes according to the original input datasets. This skeleton-based shape manipulation offers a fast and easy way for animation and deformation of complicated mesh objects.     

基于Agent的农业经济智能决策支持系统研究

将分布式人工智能中的Agent技术融于现代农业经济管理决策支持系统的研究与开发中,提出了基于Agent的农业经济智能决策支持系统(AEIDSS)的结构和组成,引入界面Agent、管理Agent、数据Agent、模型Agent、知识Agent以及各类决策职能Agent构成系统的主要部件,分析了基于分类器系统的Agent实现方法,探讨了在多Agent通讯与合作环境下实现农业经济系统的动态分析、评估、预测以及优化等决策支持功能的工作原理。图2,参13。     

基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法

在频谱感知中为了解决不同信誉用户网络节点之间的数据融合问题,提出了一种基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法。该方法将每个感知用户认为是一个智能体(agent), agent通过强化学习算法从相邻节点选择合作用户进行共识融合,采用信誉值作为奖励,确保agent倾向于信誉高的节点进行融合,并同时降低恶意用户的信誉值,使其逐渐退出感知网络,最后采用一致性融合方法使整个网络达成共识,并与判决门限对比,完成协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够有效的识别恶意用户,并通过强化学习提高整个网络的感知性能,使协作频谱感知网络更具智能性和稳定性。     

DBMiner数据挖掘平台及其应用

数据挖掘是智能信息处理的重要工具。介绍DBMiner数据挖掘平台的组成和原理，提出了多重知识模型的分层数据挖掘方法。基于综合衡量准则的决策性生成算法改善了生成决策树的结构和分类精度，基于遗传算法的n维空间优化参数的搜索算法。该数据挖掘平台已应用于多个应用领域均取得满意结果，介绍了在多元合金材料预报和家庭远程医疗监护方面的应用。     

不完全信息下的粗集拓展

在复杂的决策环境下，不完全信息是不可避免的，在此情况一，专家往往也能给出满意的决策，因此从不完全的案例中提取有用的模式，用于增强智能系统的知识库，是具有实际意义的，粗集是处理不确定信息的有效方法，但它通常适用于完全决策者，论文对粗集理论在不完全信息下进行了初步的拓展，这给从不完全决策表中挖掘知识提供了理论基础。     

以人为中心的综合集成研讨厅体系——人工社会(二)

人机结合的综合集成研讨厅体系，将专家体系、机器体系和数据体系有机结合起来组成智能系统，该方法的成效依赖于系统的整体优势和综合优势。本文从人机结合以人为主的智能系统角度，研究人机结合综合集成研讨厅体系的具体化理论及其模型。主要工作在以下方面：1）首次提出处理复杂问题的人机结合的综合集成研讨厅体系，是研究将社会科学、自然科学所研究的现实复杂问题的自然法则和社会规律联系在一起的方法手段，并且人工设计再现。2）从智能系统角度．综合集成研讨厅体系，以[人，网络计算机]为基元，通过以复杂问题为牵引的交互和组织，形成了开放的人工社会，是以求解复杂问题为目的，以人为中心计算的组织空间。进一步，文章讨论了基于agent的人机结合综合集成厅人工社会的设计重点，包括以人为主的社会基元，知识生产和智慧涌现，以人为中心的数据制成体系，有效交互和组织，以及面向组织的多智慧体社会逻辑设计。本篇文章侧重于工作的第二部分，从智能系统的角度设计综合集成研讨厅人工社会。     

Intelligent Information Management and Knowledge Discovery in Large Numeric and Scientific Databases

ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＬａｒｇｅＮｕｍｅｒｉｃａｎｄＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＤａｔａｂａｓｅｓＰａｔｒｉｃｋＰｅｒｒｉｎ；ＦｒｅｄｅｒｉｃｋＥ．Ｐｅｔｒｙ＆Ｗｉｌｌｉ...     

基于模糊Petri网的个性化运动方案智能生成

为了生成针对不同用户个体的个性化科学运动方案，一个基于模糊Petri网的个性化运动方案智能生成方法被提出。该方法遵循FITT（Frequency-Intensity-Time-Type）原则，依据大规模运动知识构造运动类型、运动时间、运动频率、运动强度模糊Petri网，结合个体的个性化信息，以矩阵运算形式进行智能推理。首先推理生成个性化运动类型，在此基础上进一步推理个性化的运动时间、频率和强度，然后基于个体意愿对不同运动类型的运动方案进行组合，最终形成一套完备且可操作性高的个性化运动方案。     

复杂产品虚拟样机概念设计技术研究

建立协同的、智能化的复杂产品概念设计支撑系统是当前虚拟样机工程必须解决的问题之一。从复杂产品概念设计的需求和解决分布式环境下概念设计系统实现的技术难点出发，在分析了Agent技术和WEB服务技术的基础上，对虚拟样机分布式协同仿真系统中的复杂产品概念设计进行了研究，提出将WEB服务技术和Agent技术相结合，建立基于Agent的虚拟样机产品概念设计系统，阐明了系统的结构，工作原理和工作流程，并讨论了系统实现的关键技术。     

基于分区的部分最值查询优化算法

大规模数据库的建立和海量数据的不断涌现,需要从海量数据库和大量繁杂信息中提取有价值的知识,可以进一步提高网络安全信息的利用率. 另一方面,网络信息安全分析在面临海量数据时,其查询效率会大大降低. 分区技术使用户可以将大表分解为更小且更易管理的分区,从而解决海量数据带来的一些问题. 本文讨论了分区条件下部分最值的查询方法,介绍了一种用于提高这种查询效率的RBP-T （rank bisection partition tree）树型结构,并给出了相应的搜索算法. 通过实验证明,我们的方法对解决海量数据情况下的部分最值查询问题是有效的.     

以人为中心的综合集成研讨厅体系——人工社会(一)

人机结合的综合集成研讨厅体系，将专家体系、机器体系和数据体系有机结合起来组成智能系统，该方法的成效依赖于系统的整体优势和综合优势。本文从人机结合以人为主的智能系统角度，研究人机结合综合集成研讨厅体系的具体化理论及其模型。主要工作在以下方面：1）首次提出处理复杂问题的人机结合的综合集成研讨厅体系，是研究将社会科学、自然科学所研究的现实复杂问题的自然法则和社会规律联系在一起的方法手段，并且人工设计再现。2）从智能系统角度，综合集成研讨厅体系，以[人，网络计算机]为基元，通过以复杂问题为牵引的交互和组织，形成了开放的人工社会，是以求解复杂问题为目的，以人为中心计算的组织空间。进一步，文章讨论了基于agent的人机结合综合集成厅人工社会的设计重点，包括以人为主的社会基元，知识生产和智慧涌现，以人为中心的数据制成体系，有效交互和组织，以及面向组织的多智慧体社会逻辑设计。本篇文章侧重于阐述以人为中心的综合集成研讨厅人工社会的基本理论。     

一种基于场景建模的个性化健康提醒方法

随着互联网、物联网技术的不断发展，智能健康管理方法被越来越多的用户推崇和使用。在智能健康管理的过程中，依据用户个人状态和周围环境信息，智能地生成与之相符的健康管理提醒，将极大地提升提醒与用户之间的匹配度，实现全景式、个性化的健康管理。提出一种将用户个人状态和周围环境抽象为用户场景模型，建立场景库和健康管理规则库，实现场景触发规则，生成健康提醒功能的研究方法。采用领域本体建模的方法，对包含用户个人状态和周围环境的用户场景，健康管理规则和健康提醒进行建模，按照实际情形并结合生活常识对用户场景本体模型进行实例化，构建场景库和规则库。在场景库和规则库的基础上，以用户特定一天可能面临的所有场景为例，按照场景触发推理规则，生成健康管理提醒的逻辑生成提醒。最终，在场景本体模型的基础上，设计并开发健康管理提醒生成系统，实现场景数据获取、存储，以及健康提醒生成的功能。     

在线评论中基于动态窗口提取特征观点对的产品推荐模型

在线评论所包含的产品特征观点在帮助用户做出购买决策时发挥着重要作用,然而,目前还没有挖掘客户评论中的产品特征观点作为主要数据来源的推荐系统,并且,监督型方法中提取特征观点对的算法较少关注中文句式结构,提取规则缺乏动态适应性.因此,提出一种基于特征观点对的产品推荐模型,首先,结合中文句式构成分析及特征观点的匹配关系分析,采用动态窗口提取特征观点对;在此基础上,结合特征树汇聚特征观点用于产品间比较,并为用户做出产品推荐;同时,提出情感可信度指标用于展示特征的典型评论.与采用静态窗口的基准方法相比,本模型的召回率和F值都有大幅提升,表明其可以为基于特征观点对的产品推荐提供可靠的数据来源,进而有效帮助用户做出购买决策.     

基于信任的真实数据判定方法

互联网已经成为人们获取信息的重要来源, 然而互联网上提供的信息并不全是正确的, 甚至很多信息是相互冲突的. 这种情况一方面是因为很多数据源自身的数据来源也不可靠, 甚至是随意地复制得来的; 另一方面则是因为很多数据源在处理数据的过程中产生了错误, 导致不同的数据源提供的往往是互相矛盾的信息. 不真实信息将会导致使用者决策失误进而给他们造成重大的损失, 因此真实数据的判定是一个非常重要的研究热点. 该研究提出了一种基于信任的方法TruData来找出真实的数据. TruData方法基于数据源相似度构建数据源信任网络, 通过信任网络对数据源和数据项的信任度进行计算, 实现对互联网数据真实度的判定. 实验表明,该方法在对丰富数据集进行真实数据判定方面具有良好的效果.