基于汇文系统的书标自动生成功能的改进

在文献的分编过程中，图书标签如何生成直接影响着文献典藏工作的效率和质量。在对“汇文系统”自带的标签生成功能进行客观分析的基础上，提出了改进措施．提高了典藏工作的效率和质量。     

MPLS支持移动IP技术

移动IP是一种在全球Internet上为移动节点提供移动功能的方案.基于MPLS的移动IP技术可以将MPLS的技术优势整合到移动IP中,介绍了MPLS与移动IP结合的网络结构3研究了MPLS与移动IP技术结合下的移动节点注册及路由>切换时标签交换路径的构建机制.     

基于SLAF-seq技术的抗杨树叶锈病SNP位点开发

【目的】探索美洲黑杨抗叶锈病的分子机制,为杨树抗病分子育种提供理论参考。【方法】选取抗锈病差异显著的美洲黑杨‘2-2'与‘2-38'为亲本,通过控制授粉杂交获得80 个F1代个体。用特异性位点扩增(specific-locus amplified fragmenl sequencinq, SLAF-seq)简化基因组技术对所获F1代进行深度测序,以美洲黑杨第3代组装基因组为参照。通过序列比对筛选特异长度的DNA片段,构建SLAF-seq文库,获得特异性SNP位点。经美洲黑杨叶锈病的病原菌经形态学与分子工具鉴定,确定为落叶松-杨栅锈菌(Melampsora larici-populina Kleb.)。通过叶盘法控制条件接种并对被锈菌侵染后的杨树抗性进行评估; 应用Kruskal-Wallis方法对接种结果进行检验。【结果】通过接种,获得了孢子堆数量和大小等表型数据; 基于SNP标记的连锁分析,一共有8 723 个SNP连锁至遗传图谱上; 共识别出19 个连锁群,总遗传距离为3 610.67 cM; 通过Kruskal-Wallis检验可得到37 个紧密连锁位点(P<0.005),标记分别位于I、IV、VI、XI、XV和XIX号连锁群上。【结论】利用SLAF-seq技术开发出了37 个与杨树叶锈病抗病性状紧密关联的SNP分子标记,其中Marker42056位点连锁程度最高。     

基于共现分析的分类器链标签序列优化方法

针对分类器链模型采用随机生成方式确定标签序列会极大影响分类器链性能的问题。通过共现分析技术深入挖掘标签间的潜在关系, 提出一种基于贪心算法和n-gram模型的两种标签序列优化策略以提升分类器链模型性能。基于贪心算法的策略通过计算和排序标签之间共现率来生成优化的分类器链标签序列, 而基于n-gram模型的策略则通过最大化标签之间条件概率来生成优化的分类器链标签序列。最后通过多个多标签基准数据集进行实验验证, 实验结果表明, 与当前流行的各种分类器链模型相比, 所提的两种策略很有竞争力, 可以明显提升多标签分类效果。     

Hadoop框架下的多标签传播算法

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

采用语义分析的标签体系构建方法

针对现有标签体系粒度粗和层级结构不明显的问题,提出了一种基于语义分析的自动化标签体系融合构建方法。该方法通过分析不同网站导航标签体系中标签的相似性,学习不同导航标签间的等同映射关系和上下位映射关系,进而融合不同网站的导航标签体系以得到细粒度且层级分明的标签体系。为了评估该方法在标签体系融合构建方面的精度,首次提出标签重合度和上下位关系重合度两个测试指标进行衡量。实验结果表明,与基于同义词林的标签体系融合构建方法相比,所提方法在标签重合度和上下位关系重合度上提升了5%以上,可以构建出精准有效且适应不同领域的标签体系,为构建精准的用户画像打下基础。