基于模糊-粗糙集的文本分类方法

在文本分类过程中,类别之间的重叠以及标志类别属性的不足会导致类别的边界之间出现模糊不确定性和粗糙不确定性,而传统的k-近邻方法无法解决这一问题;同时,在传统的k-近邻方法以及其他一些改进的k-近邻方法中,最优k值的选取需要通过训练得到.文中借助模糊-粗糙集理论来改进传统的k-近邻方法,并使用基于距离的邻域空间,以不经训练地确定适宜每个待分类文本的k值,最后将所提方法和其他一些k-近邻方法进行了实验比较,结果表明模糊-粗糙集方法能够在一定程度上提高分类的精度和召回率.     

非线性随机差分方程的稳定性

本文是在[1]的基础上,对具有随机初始条件的非线性随机差分方程,引进解的不变集M,讨论了M按概率稳定性,按概率渐近稳定性和按概率全局渐近稳定性,并给出各种类型稳定性的充分条件,推广了[1]的结果。     

带参数的搜索引擎

随着Internet上的信息量爆炸式地增长，当前的搜索引擎面临着许多巨大的挑战，该文针对现有搜索引擎中存在的问题提出了带参数的搜索引擎，并给出了参数策略和基于扩展的向量空间模型的识别器的设计。     

基于Markov随机游走的渐进式半监督分类模型

提出了一种基于Markov随机游走的渐进式半监督分类模型:在随机游走过程中,计算待标注数据到各类的迁移概率时,只考虑相应类别样本的影响,而忽略其他类别样本对随机过程的影响;并在学习过程中借鉴渐进学习思想,通过不断地“纠正”半监督学习过程中的“错误”,从而提高模型的预测精度.在20newsgroups数据集上的实验结果表明:所提出的方法能够提高半监督分类的精度.     

基于对话的中文正面情感风格迁移

文本风格迁移旨在保留文本内容的前提下,通过编辑或生成的方法使得目标文本带有某些特殊属性,如礼貌、情感、性别等。现有的情感风格迁移研究主要集中在英文数据集上,在中文数据集上的研究相对较少。该文构建了一个基于对话的中文情感文本数据集,该数据集的部分原始数据源自电视连续剧《家有儿女》中的对白,并对其进行人工标注和循环模型标注。目前该数据集的负面情感文本和正面情感文本句子共30 836个。根据该数据集中大多数情感词是显性的特点,在编辑类的模型上开展了基于对话的中文正面情感风格迁移的研究。实验结果表明：在该数据集上,编辑类的模型可以较好地识别文本的情感属性,并实现文本正面情感风格迁移。     

基于结果聚类分析的个性化推荐模型

提出一种基于结果聚类分析的个性化推荐模型。首先根据用户的访问行为建立用户兴趣模型,再利用多种信息的融合算法对搜索结果重新排序,最后对结果进行聚类分析,调整不同类别文档的权重后进行推荐。教学科研信息推送实验结果表明,基于结果聚类分析的个性化推荐模型能提高推荐效果。     

基于随机游走和聚类平滑的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中被广泛采用的技术,然而数据稀疏性会影响协同过滤的推荐质量.本文针对数据稀疏问题提出一种基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤推荐算法.离线阶段:计算项目间相关性,提出了一个新的方法即通过加权累加各步转移概率对项目间相关性进行描述.根据得到的项目相关性矩阵对项目聚类,利用聚类信息对未评分数据进...     

基于Dempster-Shafer理论的查询扩展模型

查询扩展是提高信息检索召回率的有效方法，已有许多研究者提出了诸多扩展方法，但大多数方法均是简单地把扩展的词添加到查询中．这样如若不加区分原查询词和扩充词，则扩展后的查询就可能偏离原查询的语义．该文基于Dempster-Shafer证据理论，提出了一个查询扩展的计算模型，该模型把原始查询项看作主证据，扩展项为原始查询项的辅助证据，为了能组合这两类证据，该文给出了两个带权重的Dempster-Shafer组合规则，实验表明该方法能有效地提高检索效率．     

基于MR的并行决策树分类算法的设计与实现

决策树分类方法是实现数据挖掘中分类任务的一种有效方法,但在大规模测试数据集上运行时其实现性能受到严重影响.本文设计和实现一种基于MapReduce架构的并行决策树分类算法.实验结果表明:基于MapReduce的决策树分类算法比同类算法在其他并行编程模型下的实现在计算节点较多的情况下能得到更优的性能.     

一种产生式系统的扩展方法

产生式系统是一种应用广泛的知识表示和知识推理方法，但具有大规模规则库的产生式系统，其知识的组织与管理越来越困难，推理效率也越低。该文采用关系模式表达知识，利用关系数据库技术，提出了一种行之有效的方法，适合大规模产生式系统的设计。