一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型

传统的主题域识别技术主要局限于单一领域，缺乏领域间的交互式协同，难以保证识别结果的准确性，因此提出一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型.该模型一方面基于实体在领域内的局部特征进行局部识别，另一方面基于领域间协同作用、领域相关度等全局特征对各个局部识别结果进行一致化趋近，从而使识别结果更全面、有效.另外，针对相似矩阵的更新时机、协同作用的量化以及迭代终止条件的设定三个方面对主题域识别算法进行了优化.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

张量分解在用户影响力度量中的应用

提出一种基于张量分解的有影响力用户识别算法.该算法首先构建基于查询主题的用户交互关系张量,接着利用张量分解算法对用户行为进行预测,最后融合各种交互关系和用户的主题信息给出用户影响力的综合评判.实验结果表明,与非负矩阵分解相比,张量分解的挖掘精度提升了约10%,而与PageRank相比,张量分解的挖掘精度提升了约20%.     

一种改进的网络突发话题检测算法

引进文本相关度这一影响因子,提出了一种基于蚁群聚类算法的突发话题检测算法,该算法结合蚁群聚类算法的优势,综合考虑文本聚类和文本相关度的影响,得到对网络突发话题检测的最优聚类效果,并对近年来网络突发话题进行实验,达到了很好的聚类速度和聚类效果,验证了算法对突发话题检测的准确性和即时性.     

基于HMM的主题爬虫研究

主题爬虫是垂直搜索引擎的核心组成部分,它为面向主题的用户查询准备数据资源;提出了一种基于HMM的主题爬虫方法,方法不仅分析网页内容,而且还考虑网页的上下文链接结构,首先将当前网页的聚类结果作为观察状态、将当前网页到目标网页的链接距离作为隐含状态,然后通过HMM模型学习用户的主题浏览模式并利用它采集更多的主题网页;实验结果表明:方法能采集大量与指定主题相关的高质量网页,主题爬行效率优于Best-First主题爬虫。     

相关度为1时非线性切换系统的稳定化

对一般(非切换)系统,在零动态稳定的条件下,容易实现系统的稳定化.本文将此结果推广至切换系统.即当各子系统具有相同相关度1且在零动态不稳定情形,讨论切换系统在任意切换下以及某种切换率下的稳定化问题.通过变换方法分别给出非线性切换系统在任意切换下和某种切换信号下稳定化的充分条件.     

聚类分析在就业推荐中的应用

针对就业指导的实际情况,将学生与企业数据通过相关度处理,应用改进粒子群优化的聚类分析算法,实现企业与学生的相互推荐,解决了推荐信息无用、杂乱等实际问题。     

本体中概念间语义相似度和相关度混合计算方法

语义相似度计算广泛应用于自然语言处理中,但现有语义相似度计算方法没有充分挖掘本体结构中概念间的关系.笔者针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种计算概念间语义相似度和相关度的混合方法.从有向边包含的特征属性对语义距离进行扩展,结合概念深度,将语义距离转换成语义相似度,通过引入概念间相关度计算,使最终概念语义相似度计算更加精确.并将该方法与人的主观判断结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性.     

智能交通控制网络的短时交通流预测研究

随着交通压力的逐步增加,对交通流实现短时的预测可以大大提高交通控制的工作效率。本文针对交通控制短时交通流预测的问题,以多堆标度法进行短时交通漉数据的采集和处理,详细阐述了根据此方法进行短时交通流预测体系的建立和使用。此种预测方法的实现,改变了传统交通流预测方法存在的弊端,提高了智能交通控制网络的短时交通流颓洲的功能,减轻了交通控制部门的压力,提高交通控制的工作效率。     

面向教育主题的垂直搜索引擎的设计与实现

由于通用搜索引擎具有搜索信息量大、查询不准确、深度不够等缺点,本文在通用搜索引擎技术的基础上,依据专业领域搜索策略,设计并实现了一个面向教育主题的垂直搜索引擎系统,着重研究了专业网络蜘蛛定制、基于VSM的主题相关度算法和倒排索引建立等关键技术及其实现细节。实验结果表明,该系统能够快速地响应用户的查询请求,并且返回结果具有较高的准确性。实现了教育资源的共享,具有较高的应用价值。     

弹性堆叠系统中控制数据同步的方法

提出了一种弹性堆叠系统中控制业务模块在主备设备间进行数据同步的方法,确保主设备上各个业务模块数据能够按照指定的次序安全可靠的同步到备设备上,为业务模块的温和重启提供保证,从而保证堆叠系统转发不中断.同时也提出了一种数据同步的方法,通过定时检测同步消息通道,再结合异常序列号确认,既可以保证同步的可靠性,也可以保证同步效率.通过实验证明,此方法能保证堆叠系统实现无中断转发.