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1.
在已有的邮件网络中心化研究中,由于传统的PageRank算法对网络扰动较为敏感,较多关注于评估节点级和链接级的参数,容易受到度值高的干扰节点影响。本文利用复杂网络中心化指标中的核数来分解邮件网络各层,以剔除外层干扰节点,在保留重要成员的基础上减少网络节点规模,降低后续挖掘算法复杂度,并提出了改进的PageRank算法,以解决权值分配偏移问题,定量分析网络核心层的节点并排序,找出电子邮件网络中的重要节点。邮件网络中心性挖掘实验表明,该方法能降低算法复杂度,提高有效性。  相似文献   
2.
综合利用概念识别聚类、关联性检测、相似度计算等手段,提出一种适合于数字博物馆领域的语义自动关联融合方法,将关联数据集间的语义互联转换为概念相似度的数学运算。将此方法应用于博物馆领域进行语义融合,实验结果表明,该方法能构建丰富的语义关联且正确率较高;此外使用图形用户界面对关联的结果进行人工审查,进一步保证了关联链接的质量。  相似文献   
3.
在BNF范式编码的基础上,深入讨论了生僻汉字数字化处理问题。根据对生僻汉字部件的统计和分析,本文提出了基于编码的生僻汉字输入方法,建立了相应的生僻汉字部件库,实现了生僻汉字的数字存储和显示。此外,应用测试用例自动生成的方法,对输入方法进行了测试,表明该方法具有造字速度快,应用范围广,与现有字体兼容性强等优点,从而为生僻汉字的数字化提出了一个新的解决方案。  相似文献   
4.
5.
为了提高相似最近邻搜索(ANN)算法的精度,提出了一种在度量空间下基于距离的相似最近邻搜索算法-优化的VP森林(OVF)算法。在传统VP树(VT)算法的基础上,首先采用改进的选择优势点的方法,通过从数据集采样优势点候选集,对其进行评估,选取其中区分度大的点作为优势点;然后提出构建多棵VP树的新方法,改进距离优势点远的子树中最近邻不紧凑问题;接着提出使用优先队列与剪枝搜索方法结合的新搜索方法查找最近邻,减少了很多不必要的距离计算。最后通过实验结果表明,本文方法在数据维度、数据集大小、返回不同邻居个数、不同的距离函数及建树个数方面精度有了很大的提高。  相似文献   
6.
垃圾邮件的改进贝叶斯过滤算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在研究贝叶斯过滤算法原理和实现方法的基础上,将垃圾邮件的先验概率由常数改进为实际概率,改进了token的选取范围和选取规则,在检测内容上增加url和图片。最后设计了一个基于改进贝叶斯过滤算法的垃圾邮件过滤器。实验结果表明,这种改进的贝叶斯过滤算法在垃圾邮件过滤中有良好的应用效果。  相似文献   
7.
提出了用图像SIFT特征二阶检索算法实现相似图像检索。首先对图像进行SIFT特征提取,然后利用词袋算法通过K-Means聚类出特征词并建立特征词频表,最后基于词频表通过二阶检索算法实现相似图像匹配。二阶检索分两步:第一步实现特征分布结构的相似检索;第二步根据两张图像对应特征点落于同一特征类的数量与图像自身特征点数的比例来实现图像的精确检索,提高图像检索的准确率。实验结果表明,该方法具有较高的查全率,同时在查询效率上也具有很好的表现。  相似文献   
8.
为改进已有中文文本聚类中数据非结构化导致的算法准确度不高及特征向量高维稀疏导致算法复杂度过高的现状,提出一种基于深度词汇网络学习的中文文本聚类算法,解决了优化数据非结构化带来的聚类结果准确性低及特征向量高维度带来的高复杂度问题。首先建立词汇网络用以抽取关键义原,以词语义原代替单词作为网络节点,不仅避免了语义消歧,同时考虑到词语间语义相似性与词汇相关性,使所提取的特征向量更能表现出文章的主旨,提高聚类效果;另一方面,训练深度学习网络对特征向量降维处理,在降维的同时保留尽可能多的信息,大大减低算法的执行时间。聚类质量检测方法(F-measure)的结果表明,本文算法比k-means算法在中文文本聚类中有更好的表现。  相似文献   
9.
针对尺度不变特征转换(SIFT)算法时间复杂度高的缺点,提出了SIFT特征提取优化算法。分析了SIFT特征提取算法各个计算步骤的时间复杂性。对SIFT特征提取过程进行了优化,包括耗时最多的高斯金字塔的创建和计算特征描述符过程。优化算法降低了特征点提取时间,减少了特征点的重复匹配,同时保证了匹配结果的准确性。最后,实验证明了优化后的算法能有效降低时间复杂度。  相似文献   
10.
计算机证据具有数量繁多、复杂多样等特点,因此如何快速地定位可疑文件是目前亟需解决的问题。利用意群概念和朴素贝叶斯算法对计算机证据的倾向性进行了分析研究。通过训练产生以意群为单位存储的倾向性词库。利用朴素贝叶斯算法,对待测文档中筛选出的一定数目的关键词的概率进行计算,从而得出待测文档内容的倾向性。实验表明基于意群的计算机证据倾向性研究方法在获取可疑文件方面有很好的应用效果。  相似文献   
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