基于概率模型的名人网页相关度评价

天网知名度系统是根据用户预定信息提供个性化检索的信息服务系统.该文提出了一种基于概率模型的名人网页相关度评价模型.改进Okapi BM25公式,引入HTML标记权重系数针对不同领域名人特点引入名人属性权重系数.分别采用伪反馈和用户反馈两种方法进行相关反馈,实现对评价模型中权重参数的自动优化.实验表明,该模型有效地提高了系统相关度评价质量,并且发现用户反馈的效果受实体属性信息词数影响,属性信息越丰富反馈后性能提高的概率越大.     

在线学习平台资源画像的模型构建研究

随着在线学习平台的不断应用,大量的数字化资源数据被积累。如何利用资源背后的大数据,为教学资源建设和在线学习者学习提供优化服务,已经成为新的研究热点。本文通过对在线平台数据资源的基本属性和行为属性以及在线用户的行为属性等数据信息进行深层次挖掘,提出了一套资源画像和用户画像构建方法,并在两种画像之间建立关联,从而为教学资源建设和在线用户个性化学习提供数据支持,为在线用户推荐个性化学习资源提供数据基础。     

基于语义分析的运维数据关联知识库构建方法研究

传统方法采用数据挖掘的方式构建运维数据关联知识库,返回的关联信息并非用户想要的最终结果,不符合用户意图。为此,提出一种新的基于语义分析的运维数据关联知识库构建方法。给出运维数据关联知识库结构。采用文档主题生成模型LDA获取关键词,通过语义相似度求出知识案例与检索词间的相近程度,将和检索词相似度最高的结果作为检索结果。对运维知识项的各个属性赋予权值,依据构成元素的权值与知识库各个属性的匹配关系计算权值和,求出相似度。采用关键词权重量化法对检索结果进行处理。将构建知识库应用于动车系统中,结果表明,通过构建知识库可有效检索运维数据关联知识,为运维人员提供依据。     

基于语义分析的运维数据关联知识库构建方法

传统方法采用数据挖掘的方式构建运维数据关联知识库,返回的关联信息并非用户想要的最终结果,不符合用户意图。为此,提出一种新的基于语义分析的运维数据关联知识库构建方法。给出运维数据关联知识库结构。采用文档主题生成模型LDA获取关键词,通过语义相似度求出知识案例与检索词间的相近程度,将和检索词相似度最高的结果作为检索结果。对运维知识项的各个属性赋予权值,依据构成元素的权值与知识库各个属性的匹配关系计算权值和,求出相似度。采用关键词权重量化法对检索结果进行处理。将构建知识库应用于动车系统中,结果表明,通过构建知识库可有效检索运维数据关联知识,为运维人员提供依据。     

基于数据挖掘的文献平台用户行为分析

为科技智库时代的发展,更好地提供科技资源,提高信息服务的质量和水平,采用数据挖掘技术和用户画像建模方法应用于吉林省科技文献信息服务平台(简称"平台"),可以根据用户下载文献的历史数据发现、挖掘数据之间的关联关系;平台功能的升级,极大提升了平台用户检索绩效、用户信息获取绩效,提高了用户科研绩效,完善了平台的支撑和保障作用...     

融合装配信息的三维装配模型检索方法

针对现有三维装配模型检索方法存在语义不符、准确性低、检索效率低等问题,提出一种融合装配信息的三维装配模型检索方法.首先,进行装配信息检索,利用符号化的编码表示装配信息,查找零件的编码以找出符合装配设计意图的三维模型.然后,利用装配零件之间存在的共轭关系,将装配零件的几何检索转化为查找符合共轭子图的属性邻接图,通过零件的属性邻接图进行模型检索.最后,利用频繁子图挖掘方法,提取出满足共轭子图的属性邻接图,用作模型的重用.实验结果表明:该方法能够较好地实现三维装配模型的检索,可以有效地支持面向装配零件的模型重用.     

浅谈昆虫学网络资源的利用

本文从昆虫科技文献检索的角度 ,通过对 internet网上富含昆虫文献信息的各类数据库资源和网站进行收集、整理、分析和研究 ,为国内从事昆虫科技工作的各类人员提供相关的网络资源 ,信息的检索方法和简捷的利用途径 ,为减少昆虫科技工作者的网上盲目搜索提供参考。其主要内容包括 :几种搜索引擎和一些昆虫信息网站的简介、相关数据库介绍     

引文索引法

它以文献正文与引文之间的内在联系为纽带建立的新型索引关系———引文索引。利用这种索引关系 ,用户不仅可在短时间内从数以百万条计的引文中查询到科技文献被引用的详细情况 ,而且还可以从一篇早期的重要文献或著者姓名入手 ,检索到近期发表的相关文献。同其它检索方法相比 ,用引文索引法检索文献 ,用户无需了解复杂的分类法和主题词表 ,具有方法简单、使用方便的特点 ,尤其在交叉学科、新兴学科的文献检索中更占优势。《美国科学引文索引》 (ＳＣＩ)和《中国科学引文数据库》 (ＣＳＣＤ)就是国际、国内这方面著名的二次文献检索系统。引…     

基于知识增强的深度新闻推荐网络

在新闻推荐场景下,传统的基于文本特征的新闻推荐模型只考虑了词的共现关系,无法捕获词语的隐含词义和关联知识;而基于深度学习的推荐模型在融合知识图谱信息中仅仅考虑实体的信息,忽略了远距离实体之间的联系,造成实体之间的关联信息和深层次语义联系的缺失.针对该问题提出了一种基于知识增强的深度新闻推荐网络（deep knowledge-enhanced network,DKEN）,利用长短期记忆网络提取知识图谱中的实体路径特征,补充到注意力网络中,然后针对不同的候选新闻动态地构建用户的特征.实验表明该实体路径信息能提高模型的效果,在F₁指标上提升大约1%.      

科技文献实用检索策略

科技文献资源是重要的信息载体,它反映了科技的历史、现状、动向及水平,记载了大量成功的经验和失败的教训,留存了无数的理论、方法、实验数据和科学构思。但是,要在浩瀚烟海的文献源中找到有用的资料和信息,必须掌握和熟悉文献检索的方法,这也是我们科技情报人员的基本功之一。 科技文献检索的基本方法 通过检索工具或计算机检索。我们可以对某