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1.
针对互联网中的产品评论信息,提出一种三层过滤的评价对象抽取方法.该方法采用一个自举式的抽取算法在评论文本中得到候选的评价对象和情感词;利用评价对象与情感词之间的关联度对候选词进行关联置信度计算,提取关联置信度高的评价对象以提高识别的准确率;引入一个不相关的平行领域对剩余的候选词进行领域置信度计算,挖掘低频的评价对象.3个公开数据集中的实验结果表明该方法能够显著地提高评价对象的识别效果.   相似文献   
2.
基于OAI-PMH的服务提供者的设计与实现   总被引:5,自引:0,他引:5  
设计和实现一个基于OAI-PMH的服务提供者.讨论目前数字图书馆中异构数据的检索现状,分析OAI-PMH协议及其互操作框架,基于OAI-PMH协议设计服务提供者系统框架,并提出了OAI-PMH互操作框架中数据快速更新的推/拉模型.完成服务提供者框架中批量获取数据提供者基地址、元数据收获、统一检索3个主要模块的设计与实现.该系统实现了分布异构数据的获取和在此基础上的集中式元数据统一检索,支持数字图书馆中分布式信息资源的可互操作和对用户的透明性,作为数字图书馆中统一检索的一种实现方式.  相似文献   
3.
以Gnutella为代表的P2P系统通常会呈现复杂的网络结构,为此,文中提出了一种基于节点簇的随机漫步搜索算法.该算法利用节点簇来存储系统中文件的索引,通过将搜索过程限制于节点簇内部来提高搜索性能.基于数学模型的理论分析,文中给出了搜索性能上下界的数学描述.实验结果表明:搜索性能与簇的阈值c密切相关;c的建议值为系统中节点最大度值的一半,与普通随机漫步相比,此时稀有文件的搜索效率至少可以提高250%,文件索引的传输和存储代价可以减少一个数量级;该算法具有索引存储代价非常低、搜索效率高、易于实现和部署的优点.  相似文献   
4.
以Gnutella为代表的非结构化P2P系统通常会呈现复杂网络结构,针对其度分布服从幂律分布的特点,提出一种基于节点簇的搜索策略。该策略利用节点簇来存储系统中文件的索引,通过将搜索过程限制于节点簇内部来提高搜索性能。然后,基于数学模型的理论分析给出了搜索性能上下界的数学描述。实验结果表明,搜索性能与簇的阈值c密切相关;c的取值范围灵活性很大,此时稀有文件的搜索效率至少可以提高一倍以上,文件索引的传输和存储代价可以减少一个数量级。该策略不需要学习全局拓扑知识,具有稳定并且易于实现和部署的优点。  相似文献   
5.
基于SS/OSF实现高维稀疏数据对象的聚类   总被引:4,自引:0,他引:4  
为了解决传统聚类方法处理高维稀疏数据对象时聚类结果不理想的问题,提出了SS/OSF聚类方法.该方法基于对象组相似度(SS)和对象组特征向量(OSF),并借助对象组特征向量的可加性实现. 采用本方法得到高维稀疏数据对象的聚类结果后,可以根据聚类结果中各个对象集合的上确界和下确界为新对象进行对象组分类. 实验表明,与传统K-means聚类方法相比,随着数据对象数目的增加,该方法无论是在运行时间上,还是在聚类结果的准确度方面都有明显的改进.  相似文献   
6.
数字图书馆个性化服务用户模型研究   总被引:32,自引:0,他引:32  
提出了一种数字图书馆个性化服务用户模型构架,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户模型表示方法,用户模型的建立以及更新算法进行了详细论述.提出了基于本体论的空间向量用户模型表示方法,建立了简单的数字图书馆领域本体,以空间向量表示用户模型,以本体概念作为向量的特征项;采用支持向量机分类算法和无监督聚类算法相结合提取用户兴趣;在用户模型更新方法上,采用渐进遗忘和滑动窗口相结合的方法实现用户兴趣概念的漂移.  相似文献   
7.
针对新闻的个性化服务差及推荐效率低的问题,提出了一种新闻事件的分布式混合推荐算法.该算法改进了传统的层次聚类算法用于新闻事件发现,通过协调簇中心距离和簇间最远距离的权重解决了传统层次聚类中的大簇问题;使用混合推荐算法进行事件推荐,引入了事件的多重特征来计算用户兴趣模型,更准确地表示用户的兴趣偏好;采用Spark分布式计算平台实现该算法,可处理大数据的个性化推荐问题.在公开数据集上的实验结果表明本文方法有效.   相似文献   
8.
已有的重构工具主要在传统开发模式下,针对源代码的变化来推测重构.对于目前流行的测试驱动开发方法,缺乏有效的工具指导实施测试驱动重构.为此,本文提出了一种基于测试代码变化的重构意图推测方法,在测试驱动开发过程中,通过实时监控捕获测试代码的变化,并依据启发式规则推测可能的重构操作.该方法在两个实际的测试驱动开发项目上进行了验证.结果表明该方法比现有方法更为高效准确,其准确率提高约15%,查全率提高了33.3%~42.8%.   相似文献   
9.
基于ARMA-TS-GARCH有限混合模型的交通数据分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于对时间序列数据进行研究时不仅需要对它们的自回归性和周期性进行分析,而且需要对序列的方差与长期性无规则波动进行分析等问题,提出基于ARMA模型和APARCH模型的ARMA-TS-GARCH模型,并且对该模型的构造进行分析,针对洛杉矶长滩地区交通量数据进行模型参数估计和诊断检验,将此模型与GARCH和ARMA-GARCH模型进行比较。研究结果表明:ARMA-TS-GARCH模型对数据的拟合要优于ARMA模型和APARCH模型;用ARMA-TS-GARCH模型对数据集进行预测,所得结果较理想。  相似文献   
10.
基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型   总被引:2,自引:2,他引:0  
在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.  相似文献   
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