基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

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。     

巷道掘进用挖掘式装载机的研究

在各类隧道工程、煤矿巷道掘进过程中,矸石的挖掘及装载设备目前采用较多主要有耙斗式装岩机、立爪式装载机、侧卸式装载机、综掘机、煤矿用挖掘式装载机等.上述各类机型各有优缺点,其中煤矿用挖掘式装载机因其机动性较好的优点,正逐步在推广应用.此机型虽然优点众多,但在用户实际使用过程中,却存在着一个严重缺陷:在带有坡度的隧道工程或煤矿巷道工作面上,无法工作,常因运输槽偏重或工作时挖斗承载的外力而出现滑移甚至倾翻现象;而隧道工程及煤矿巷道的实际工矿中,大部分都存着长距离的上下坡度,上述缺陷严重制约了该设备的使用范围.     

高校创新人才挖掘体系研究调查报告

通过对江西六所高校的大学生和部分成功人士的调查,了解高校创新人才挖掘的现状、存在的问题及原因,分析数据并探讨解决问题的对策,筛选出创新人才应具有的原始特征,为创建高校创新人才挖掘指标体系做好基础工作。     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

浅谈挖掘机的使用

挖掘机是土石方工程施工的主要机械之一，能在坚实的土壤和爆破后的岩石中进行挖掘作业，还可以更换各种工作装置，在建筑工程施工中得到广泛的应用，为提高挖掘机的使用效率就要注意挖掘机的正确使用。     

零售业销售数据关联规则挖掘算法关键思想研究

对零售业销售数据关联规则挖掘算法的关键思想进行了研究，给出了各种提高算法效率的方法以及对规则选择的方法。     

新形势下如何搞好乡镇畜牧兽医站管理

为了认真贯彻国务院《关于搞好兽医体制改革》的文件精神，顺应新的形势，迎接新的挑战，理顺乡镇站管理体制，巩固“三定”成果，建立一支高效、务实的基层畜牧兽医队伍，引导乡镇站大胆改革，积极探索，挖掘潜能，规范管理，为兽医体制改革后乡镇站如何管理进行了积极探索，积累了一定的经验，其具体做法是：     

利用数据挖掘技术建立数字化高校图书馆

随着高校数字图书馆技术的迅猛发展,大多数高校图书馆纷纷引入中外文大型数据库,由于充分利用Internet的便利性,读者的访问更加频繁,给图书馆提出了不少的个性化要求。如何满足读者的需求,提高读者的满意度,从而给读者更好的服务,是一个值得研究的问题。本文通过分析数据挖掘的含义,建立了基于分布式数据挖掘的体系结构,从利用数据挖掘实现日常办公自动化、利用数据挖掘管理读者角度做了探讨。     

基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行改进,并进行了详细的论证和仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确率和速度。