与分数k-消去图

设G是一个图,若对于图G的任一边e,G-e都存在一个分数k-因子,则称G是一个分数k-消去图.对于非完全图,证明当顶点数、最小度以及 满足一定条件时G是分数k-消去图.并说明结论在一定意义上是最好的.     

σ2(G)与分数κ-消去图

设G是一个图,若对于图G的任一边e,G-e都存在一个分数κ-因子,则称G是一个分数κ-消去图.对于非完全图,证明当顶点数、最小度以及σ2(G)满足一定条件时G是分数κ-消去图.并说明结论在一定意义上是最好的.     

搜索引擎垃圾网页检测模型研究

搜索引擎垃圾网页的检测已经成为近年来机器学习领域的研究热点.在对搜索引擎垃圾网页及其使用的各种作弊技术进行介绍的基础上,针对各种垃圾网页检测模型进行综述,分别介绍和分析基于网页内容特征的检测模型、基于链接结构的检测模型、结合网页内容特征和链接特征的检测模型以及各种其它类型的检测模型,并对搜索引擎垃圾网页检测的未来研究方向进行了展望.     

基于支持向量机的搜索引擎垃圾网页检测研究

搜索引擎垃圾网页作弊的检测问题一般被视为一个二元分类问题,基于机器学习的分类算法建立分类器,将网页分成正常网页和垃圾网页2类.现有的基于内容特征的垃圾网页检测模型忽略了网页之间的链接关系,故构建了软间隔支持向量机分类器,以网页的内容特征作为支持向量,根据网页之间的链接具有相似性的特点定义了惩罚函数,使用样本集学习,得出了线性支持向量机网页分类器,并对分类器的分类效果进行了测试.实验结果表明基于支持向量机的分类器的效果明显好于使用内容特征构建的决策树分类器.     

边列表着色综述

图的边列表着色是一种正常边着色,它要求每条边的颜色在该边所给的列表中.本文对这一问题的研究进行了综述.     

基于ε-邻域方法的本体映射算法

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容.将与某概念相关的信息表示为一个向量,用ε-领域方法定义边,用核函数定义边的权值.通过解图正则化模型得到本体映射.实验结果说明该算法是有效的.     

基于变换模型的本体相似度计算与本体映射（英文）

本体相似度计算是信息检索的重要研究课题并广泛应用于计算机科学的诸多领域.运用变换模型提出本体相似度计算和本体映射的新算法.通过排序学习函数,将本体图映射成实直线,将本体图中的顶点映射成对应实数.通过比较本体图中顶点所对应实数的差值来判断两个顶点的相似程度.两个实验显示,所提出的算法对计算本体相似度和建立本体映射是有效的.     

一种改进的信息检索排序算法

信息检索的核心问题就是在文档集中为用户检索出最相关的子文档集,并依靠排序算法对检索结果按照相关性进行排序,因此排序算法的优劣直接影响检索的效率.RLR算法改进了正则经验风险模型,大大减少了计算复杂度.通过设定一定范围的允许误差值,采用对称ε-insen-sitive对数亏损函数作为亏损函数,给出对称ε-insensitive对数亏损函数满足的一些特殊性质,进而改进RLR算法.实验表明新算法对文本排序是有效的.     

基于优先图的本体相似度计算

本体概念的相似度计算是信息检索的重要研究课题。通过优先图的构造和核函数方法得到关于排序代价函数的正则平方最小框架,利用表示理论得到模型的解,从而将原本体图映射到实直线,原本体图中每个顶点映射到对应实数。原本体图中概念之间的相似度通过它们对应实数间的差值来判定。将该算法分别应用于计算机和生物本体,实验数据表明新算法有较高的P@N命中率。     

基于距离测度计算的本体学习算法

给出通过计算向量之间的几何距离确定概念相似度的本体学习算法,并讨论了在实例空间映射到特征空间后距离测度的计算方法.最后利用3个仿真实验说明本文算法对相似度计算和本体映射的构建是有效的.