多策略融合的俄语文本词语提取方法研究

俄语是联合国工作语言之一,是俄罗斯等多个国家的官方语言。随着“一带一路”倡议的推进和全球化进程的加快,俄语文本数据成为有关组织管理决策的重要信息来源,俄语文本挖掘也因而成为重要的管理决策支持方法。然而,俄语文本挖掘方法研究目前还远未成熟,尤其是其关键基础——俄语文本词语提取的性能较低,阻碍着俄语文本建模的准确性。因此,文章提出一种多策略融合的俄语文本词语提取方法,结合俄语词性分析、语法规则和串频统计等多种方法,自动提取包含单词和短语在内的俄语词语。在联合国平行语料库和Taiga Corpus语料库上的实验结果表明,文章提出的方法在保证高召回率的同时,达到了85%以上的高准确率,显著优于常用的n-gram方法,能够为俄语文本主题发现和文本分/聚类等文本挖掘应用提供有效的词库。     

层级标注系统及基于层级标签的分众分类生成算法研究

社会标注系统作为一种新的信息与知识组织的方式近年来得到了广泛的应用.但现行主流的基于扁平标签的标注系统存在标签规模扩大后有效性显著降低的问题,特别是这类系统环境下生成的分众分类在结构和语义上出现很多问题.对此,本文提出层级标签的思路,以克服扁平标签体系导致的问题.相应地设计一个基于层级标签的分众分类生成方法,解决层级标签带来的语义冲突问题.     

基于共同属性和标签共现的标签消歧算法

为了提高基于标签的个性化推荐技术的准确率,提出了一种基于共同属性和标签共现的标签消歧模型,对已有的基于聚类的标签消歧算法进行改进,针对不同的标签语义问题分别采用不同的方法,缓解了原算法不能识别不同语义的问题。对于多义词语义问题,使用同义词模型进行消歧;对于近义词、同义词语义问题,使用近、同义词模型进行消歧,并将该模型应用于个性化推荐算法。利用公共数据集MovieLens Latest Datasets进行了个性化推荐实验。实验表明,当用户推荐项目数量递增时,推荐算法的准确率和召回率都有提高,能有效消除标签中存在的歧义。     

协同标签系统的应用研究

协同标签系统在帮助用户管理标签的同时,也为用户的导航和检索提供了便利.本文在分析了协同标签系统现状的基础上,提出了一种建立分类标签树的算法,将混乱的标签进行整理,转换成为有序的、层次的、分类的标签树,使标签提供的信息能被用于检索、导航,使用户更好的协同组织管理和利用网上资源,最后对算法进行了测试.     

在VB中IIS应用程序的设计

IIS是Internet Information Server的缩略词,意思是国际互联网络信息服务器.当创建一个 IIS 应用程序时,应当牢记几个因素.这些因素包括决定一个一致的目录结构;可使您的部署工作顺利进行而使用的路径;考虑 Web 应用程序独特的漫游特性.本文将对这些因素加以讨论并提出相应的程序设计原则.     

英美英语附加疑问句的比较研究

英语附加疑问句是一种常见于口语的疑问形式,在许多学术文章中经常被论及,但很少有人论述英美附加疑问句的使用差异。无论是从附加疑问句的形式特征,还是从语义、语用功能和社会语言因素分析,都可以看出英美英语附加疑问句使用的差异所在。     

网络应用语言新发展

随着Internet应用的日益广泛和深入，曾经推动WWW迅速发展的HTML已不能满足电子商务，视频点播，远程教育等新型应用的需求，网络新技术XML，VRML随之应运而生，并得到了广泛支持，本概括介绍了网络应用语言的发展历史，特点和最新发展，比较并分析了它们的优缺点及应用领域。     

面向Web应用的前置URL控制机制研究

针对反向代理应用中存在着的网页内嵌URL问题,提出了前置URL控制机制,构建了该机制的总体模型,包括URL定向模块、预分析器、HTML/XML解析器、URL修改模块和COOKIE修改模块各部件.论述了模型的核心技术--动态脚本的HTML解析和XSL/XML联合解析,提出了异地代理的解决方案.在Apache/Linux下实现了该模型原型,对其功能进行了完整测试,包括性能负载测试,测试结果表明该机制能高效地完成预期目标.     

一个基于Internet的远程教育系统设计与实现

随着Web技术的发展，许多基于Intemet上的应用日益普及，本系统根据黑龙江省教委关于教学方法改革的有关要求，实现了一个远程教育系统并通过此系统的设计与实现，介绍如何在Internet上实现远程教育。     

多属性融合评级的Mashup服务推荐算法

传统的Mashup服务推荐是基于关键字的检索方法,对于所推荐API服务的社会和功能属性利用较少,不利于全面评价所推荐API的适用度,对此提出一种多属性融合评级的Mashup服务推荐算法.首先,利用网爬工具收集ProgrammableWeb上的Mashup服务信息,并采用后缀剥离算法把Mashup服务的标签信息修改为名词形式,以此作为研究分析的数据集.其次,融入API服务的社会和功能等多属性对API模型进行扩充,并采用多属性相似度加权融合的方式对候选API的适用度进行评价,以此作为API服务推荐的依据.实验结果表明,多属性融合评级Mashup服务推荐算法具有更高的正确率和更快的运算时间,是可行有效的.