中文智能答疑系统相关技术的研究与实现

针对目前答疑系统的现状和不足,提出了一套基于数据挖掘算法的答疑设计方案,将改进的关联规则算法应用于文本聚类中,结合J2EE技术在系统开发上的优势,应用JSP、Servlets、EJB以及JDBC等技术形成一个快速准确的智能答疑系统。     

智能答疑系统的研究与实现

根据国内外现有的智能答疑系统存在的问题,本文提出了支持自然语言提问的智能答疑系统模型,当用户提出问题时,系统利用相关技术自动理解用户输入的自然语言文本,并与数据库信息进行匹配,返回一组与问题相关的答案,并形成反馈,同时本文将改进文本分类算法应用于答疑系统中,准确快速的对数据库问题进行分类,可以将用户提出的问题快速定位,提高答疑效率。     

基于聚类矩阵的CM—Apriori算法研究

针对关联规则中Apriori算法的不足,提出了一种基于聚类矩阵的CM-Apriori新算法.该算法只需扫描事务数据库一次,就直接按事务项数生成聚类矩阵,每次只需对部分聚类矩阵进行运算,就可以生成频繁项集.这大大减少了扫描数据库的次数和计算成本,从而有效提高了算法的运算效率,并通过实例说明了它是一种有效的关联规则挖掘方法.     

蚁群聚类算法在智能答疑系统中的应用研究

研究了智能答疑系统中的问题分类.根据智能答疑系统的特点,将蚁群聚类算法引入智能答疑系统中,并对该算法在智能答疑系统中的应用进行了分析和测试.该算法能有效的对智能答疑系统范例库中的问题进行聚类,进一步提高了答疑系统检索的效率和智能性.     

基于聚类关联规则的公交扒窃犯罪时空分析

提出了一种基于聚类的时空关联规则的公交犯罪挖掘算法.针对某市一个区的110报警数据库中的大量业务信息进行分析.首先,通过文本挖掘技术从案情信息中提取时间、地点等信息,并利用高德地图API的地理编码服务和POI搜索功能对提取的地址信息进行地址匹配,提取受害人上下车站点、乘坐公交线路等信息.其次,对提取得到的时空数据进行归并处理.最后,根据案发时段、季节以及是否节假日进行聚类分析,然后在簇内进行时空关联规则分析.这种挖掘方法具有以下特点:①在聚类基础上进行关联规则分析,减少扫描数据库次数,大大缩小数据扫描范围,提高算法效率,更加适合海量犯罪数据的挖掘.②聚类后簇内数据具有相似性,特征更加明显,在此基础上进行关联规则分析产生较小的频繁项集,并且提取出置信度较高的规则.③考虑犯罪行为的时空特性,挖掘过程中同时考虑了案发季节、是否节假日等因素.     

基于自适应模型的数据库入侵检测方法

提出了一种基于自适应模型数据库入侵检测方法(ASIDS).该方法基于矩阵和最小支持度函数的AprioriZ关联算法,依据在训练和自适应入侵检测阶段产生数据库的操作特征,用户根据实际需求动态调整最小支持度函数的值,更高效挖掘操作特征.结合层次聚类算法产生动态规则库,通过计算待检测数据操作特征与规则库中聚类的距离是否超过聚类间最大距离来判断异常,以避免已有检测系统中判断"边界尖锐"问题,并实时把正常操作特征归入动态规则库,通过对报警信息的关联分析降低误警率.实验结果表明,ASIDS能够实时地进行入侵检测,具有很高的检测率和较低的误警率.     

用户聚类和多最小支持度关联规则的推荐系统

在几种流行的推荐算法的基础上,本文提出了一种新的融合用户聚类和关联规则的算法来改善推荐效果。该算法在经典的关联规则算法Apriori基础上引入多最小支持度的概念,并在关联规则算法之前进行用户聚类,在聚类算法中使用了包含字符属性的混合属性距离函数,提高聚类效果。在此算法的基础上,设计并实现了一种新的基于图书馆的推荐系统。实验证明该算法改善了数字图书馆中新书的推荐质量,去除了部分只含高浏览量图书的无意义规则,并趋向于发现相近种类图书的关联性。     

基于模糊关联规则与减法聚类的神经模糊建模

针对许多复杂系统的输入变量之间存在的相互关联,提出了一种基于聚类与模糊关联规则的神经模糊建模方法.这种方法采用基于聚类的模糊关联规则挖掘算法来进行输入变量的选择,之后,再采用基于减法聚类的神经模糊建模方法建模.最后,还将这种建模方法应用于实际建模问题,结果表明这种方法在保证模型精度符合建模要求的情况下,减少了模型输入个数,降低了建模的复杂程度.     

分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题,提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM.该算法利用分布式K-Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类,求得聚类中心,由此构造全局模糊集,定义全局隶属度函数.DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘,采用全局-局部站点模式,其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF.实验结果表明,该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集,在求解全局模糊频繁项目集过程中,传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O(n),提高了算法的挖掘效率.     

基于聚类的周期关联规则的数据挖掘

介绍了关联规则挖掘的研究情况,提出了基于聚类的周期关联规则挖掘算法,分析了该算法存在的问题并提出解决方案,展望了关联规则挖掘的未来研究方向.     

基于语义的多Agent智能答疑系统

论证了基于语义的多Agent智能答疑系统,学习者可以通过该系统提出问题,代理自动检查语法和语义错误。代理像真正的教师一样能够在教师离线状态下回答学生的大部分问题,随着问与答活动的进行,知识库会不断地丰富,最终达到智能回答绝大部分问题的状态。     

基于数据库划分的高效关联规则挖掘算法研究

在现有的关联规则改进算法的基础上,深入分析了经典算法的内涵,提出了不产生候选二项集的改进算法,而且减少了扫描数据库的大小.与Apriori算法相比,在较大型的交易数据库中,效率明显提高.     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进。在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法。该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则。理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的。     

基于主题和焦点的问句相似度计算方法

问句相似度计算是基于常问问题库的问答系统的重点。现在的问句相似度计算准确率较低,为此,提出了一种基于主题和焦点的中文问句相似度计算方法。主题和焦点能够反映问句的主旨,识别出问句的主题能够更好地理解问句。其中抽取问句主题和焦点的方法能获取部分语义信息,而且比传统的根据疑问词进行语义分析的方法适用类型更广,同时在计算问句相似度时考虑了主题和焦点的影响。最后通过设计实验与其他方法进行比较,实验表明,该方法提高了准确率。     

基于改进Apriori算法的配电网设备退役信息挖掘

影响配电网设备提前退役的因素复杂多样,而且多种因素之间互相作用。为了筛选出影响设备提前退役的主要因素候选集,可以利用数据挖掘算法得到其中关联规则。其中,Apriori算法是最经典的挖掘关联规则的算法。但是传统的Apriori算法时间复杂度过大,计算效率不高。针对这一现状,提出一种基于三维矩阵的Apriori优化算法,通过建立三维矩阵以及简约数据库的方式,减少了传统算法中的计算冗余,挖掘出影响配电网设备提前退役的因素频繁项集。结果表明:改进算法能够得到配电网设备退役因素的关联规则并明显提高计算效率。     

基于JSP的在线答疑系统

网络在线答疑系统能够为师生之间提供一个非面对面相互交流、探讨问题的网络空间.开发一种基于JSP的MVC框架的网络在线答疑系统,其功能主要包括学生提出问题、学生查看问题、教师查看并回答相关问题和讨论问题等.结合JSP、MVC、MySQL数据库等相关技术,给出一套实现基本功能的方案.     

关联规则增量式更新算法

讨论了关联规则的更新问题，对关联规则的增量式更新算法IUA进行了分析，指出了其存在的问题和出现问题的原因，提出了一种改进的关联规则更新算法UA．对各种情况下关联规则的更新问题进行了讨论，说明了其均可以转化为数据库不变、支持度改变的情况来讨论，UA算法在充分利用原有信息的基础上，提高了算法的效率。     

具有动态加权特性的关联规则算法

基于FP_growth关联规则, 提出一种具有动态加权特性 的改进算法. 把事务数据库中的项目按其重要程度划分为5个等级; 运用层次分析(AHP)算法 构造判断矩阵, 计算特征向量; 将得到的向量作为权值, 与项目在事务数据库中出现的次数 综合考虑作为衡量重要程度的标准, 生成FP_tree; 最后得到频繁项目集和关联规则. 由于 权重的赋予过程可以由领域专家动态地改变, 这样不但能挖掘出更有意义的规则, 而且在算 法的运行初期就大量剔除了那些权重小的无用项目集, 从而大大提高了算法的运行效率.     

一种新的加权关联规则增量更新算法

考虑事务数据库D长度不变、项目集I发生变化并且带有权重时的关联规则挖掘问题,提出了一种针对项目集增加的加权关联规则更新算法,解决了增加项目集的加权关联规则更新问题,与对新数据库重新运行算法相比,其运行效率有显著提高.