机器学习与知识发现在高校公共突发事件智能预警系统中的应用

机器学习与知识发现能够帮助人工智能系统对现象或信息之间的因果关系产生更深入的认识,有利于提高智能决策支持系统的工作效率,有利于提高使用者和机器之间的默契程度。就机器学习与知识发现技术应用于高校公共突发事件智能预警系统进行了探讨。     

基于概率主题模型的京津冀协同发展研究主题演化分析

京津冀协同发展是当前各学科领域共同关注的热点话题。为深入了解京津冀协同发展话题的研究趋势,以2009～2019年中国知网收录的14 235篇与京津冀协同发展相关的期刊论文为研究对象,采用概率主题模型方法,提出以困惑度、主题平均相似度为指标确定最优主题数,结合文献发表时间挖掘期刊论文潜在主题,从主题强度和主题相似度等多个角度分析主题演化趋势。通过数据分析,挖掘10个潜在主题,生成主题强度年度变化趋势,构建主题内容演化路径,分析主题演化规律。以期为深刻认识京津冀协同发展和科学决策提供理论依据。     

网络用法挖掘及其应用

介绍了数据挖掘、网络挖掘和网络用法挖掘技术的理论发展及其它们在实际中的应用情况,并在挖掘算法的改善提高过程中进行了探索性的研究.为了有效地帮助Web站点管理员管理Web站点,帮助商家调整整个市场策略,提出了一种在给定的Web日志中利用事务数据库中的挖掘序列模式的方法来发现所有的大访问路径的算法.结果证明该算法是行之有效的.     

主题地图标准及其应用研究

主题地图是描述知识结构、知识与信息资源之间联系的元数据标准。为了实现更有效的信息查找和知识管理,本文介绍了主题地图元数据模型,详述了主题地图的核心概念,探讨了主题地图的主要应用,概述了其软件开发的关键技术,并给出应用实现模型和一个具体应用的实现。     

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.     

基于traceroute的多特征子网发现与分析

互联网测量的研究促进了路由器级拓扑发现的发展，而网络层的子网能为其提供更详细的中间互补视图.针对子网边界条件以及完整性考虑不足引起的准确率较低问题，提出了一种多特征结合子网发现算法.研究了同一子网IP的traceroute路径特征，将多个特征结合设计更精准的子网边界判定条件.通过筛选子网的完整性，缩小候选子网的搜索空间，启发式求解子网发现问题.实验结果表明，本文算法与现有其他算法相比，能更准确地发现子网，有效地减少子网误报情况，同时效率有所提高.最后，对六个地理上分散的ISP进行子网推断，并分析了这些ISP之间常见的各种子网特征.     

2018年深空探测热点回眸

 深空探测指人类航天器离开近地轨道、进入太阳系空间和宇宙空间，对地球以外天体（月球及以远天体）或空间环境开展的科学探测。2018年，国际深空探测叠彩纷呈：中国“嫦娥四号”成功实现国际首次月球背面软着陆并将开展巡视勘察；美国“洞察号”探测器登陆火星；向太阳系空间进发，朝向日心方向，欧洲空间局和日本合作研制的BeipiColombo探测器正飞向水星、美国“帕克号”探测器开启“史诗级”旅行去“触摸太阳”，远离日心方向，“新视野号”成功飞掠柯伊伯带的小行星“天涯海角”、“旅行者2号”突破日球层顶；美国“奥西里斯-REx”和日本“隼鸟2号”顺利抵达各自目标小行星执行采样任务。2018年，月球表面存在水冰、火星发现有机分子、太阳系边际再抵近等发现或突破对于探寻生命起源、太阳系起源和演化，拓展人类知识体系具有重要意义。     

维数公式的美学欣赏与数学发现

利用数学美学原理,研究了维数公式及其推广形式的几何表示,揭示了维数公式及其推广形式的美学欣赏与数学发现之间的辩证关系.     

一种基于用户过程的知识发现建模方法

从开发真正实用的知识发现（KDD）集成系统的目的出发,指出对用户知识发现活动的全面支持是KDD系统成功的关键．通过对知识发现过程的系统分析,建立起面向用户的过程模型．实践证明,对用户工作的良好理解对于开发新型KDD集成系统具有重要的指导意义．