基于爆发词识别的微博突发事件监测方法研究

鉴于近年突发事件在微博传播的巨大影响力,提出基于爆发词识别的微博突发事件监测方法。把微博突发事件监测分为微博预处理、爆发词抽取、爆发词聚类三个模块。先提出微博噪声数据过滤规则从海量数据中过滤噪声微博,然后采用相对词频、词频增长率、爆发词权重三个计算指标来提取出爆发词特征,最后采用共词分析方法来实现爆发词聚类,从而提取突发事件。最后以新浪微博数据为例进行实验,验证了提出的算法对突发事件监测能取得不错的效果。     

木材识别与鉴定方法综述

木材识别与鉴定指从事木材生产、加工、流通、质检活动的人员,通过木材宏观或微观特征,将木材鉴定到屑、类或种的过程,这是正确认识和科学合理利用木材最基本的工作。     

手势识别技术综述

本文简单介绍了手势识别的发展过程以及技术难点，在分析了手势的定义、手势建模后，具体阐述了目前广为研究的基于数据手套的手势识别和基于计算机视觉的手势识别，最后介绍了手势识别技术在人机交互中的应用。     

基于专利共词分析的RFID领域技术主题研究

将文本挖掘和共词分析方法相结合应用到专利文献的研究中去,以期通过对专利的内容分析更深层次地了解不同技术主题的研究现状及发展趋势.以射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术领域为研究对象,对此领域专利的摘要进行文本挖掘,从中提取能够反映此技术领域特征的关键词,根据关键词之间的共现关系,对其进行聚类分析,得到目前RFID领域的六个技术主题,并借助战略坐标图对这六个技术主题进行分析,探寻每个技术主题的发展趋势,为企业技术创新活动和产业发展战略的制定提供决策参考.     

虹膜识别技术综述

虹膜识别是模式识别领域的前沿研究方向,也是一项具有广阔应用前景的身份认证技术,业已得到国内外政府部门、学术界和工业界的广泛关注。介绍了虹膜识别系统的基本步骤,国内外虹唳识别研究和应用的现状以及存在的主要问题和发展方向。     

新兴主题识别方法研究综述

[目的/意义]梳理国内外新兴主题识别相关研究,总结不同方法的优缺点,归纳现有研究存在的问题,为新兴主题识别研究提供参考。[方法/过程]首先对新兴主题及其相关概念进行辨析;其次根据新兴主题识别的流程,从数据源及分析对象的选择、识别主题的方法、用于筛选新兴主题的特性与指标3个层面对相关文献集进行梳理与分析;最后,提出现有研究的局限与不足,并对未来发展作出展望。[结果/结论]新兴主题识别研究经过20余年的发展,已经形成了较为规范的研究流程及较为丰富的研究方法,但仍存在一定的不足。在理论层面,新兴主题的定义尚不明确;在数据集构建方面,数据源的选择与融合方式有待完善;在主题识别方面,研究方法时滞性较强,对语义关注和解释不足;在筛选指标方面,缺乏客观完整的评价体系。未来需要针对相关理论和研究方法进行更为深入的研究。     

主题地图研究综述

概述了作为一种知识管理工具的主题地图的有关概念,概括了主题地图目前的基础理论研究领域,并根据其研究成果总结了主题地图的应用领域,最后指出了主题地图的进一步研究方向.     

语音识别技术及应用综述

文章介绍了语音识别技术的一般概念、分类方法和基本原理,从应用领域角度重点介绍了在军事领域、公共事业领域和其他领域内的应用情况。     

语音识别技术综述

语音识别是以语音为研究对象,让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令,使人机能自然地进行语音交流的技术。语音识别涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域,甚至还涉及到人的体态语言,其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。随着时代的不断进步,语音识别技术已经发展成一门综合人类智能各项研究的独立学科,现在正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。     

基于热点循迹的概率路由层动态数据完整检测

在异质同构自组网网络中,链路概率路由层具有随机分布特性,导致路由层数据完整性起伏不定。需要对概率路由层动态数据进行完整性检测,提高数据分发的Qo S服务质量。提出一种基于热点循迹的概率路由层动态数据完整性检测算法。进行异质同构自组网路概率路由层设计,通过热点循迹处理,取得数据的验证信息,输出数据信息动态更新策略,得到概率路由层数据动态更新和完整性确认模型。采用热点循迹随机分布预测控制计算动态数据分组转发控制开销,实现数据完整性检测改进。仿真实验结果表明,采用该算法进行异质同构自组网网络的链路概率路由层的动态数据完整性检测,有效降低数据丢包率,降低数据包的碰撞概率,网络负载大幅降低。算法在网络路由设计和通信中具有较好的应用性能。     

基于关键词共现和社区发现的微博热点主题识别研究

[目的]从海量微博舆情信息中准确、高效地发现和挖掘当下的热点主题,以期为政府和企业监控和管理舆情动态提供有价值的参考。[方法]研究首先从维度、特征和度量三方面综合考虑构建"帖子-主题"二模网络模型,其次选择词频、主题权重和词频增长率3个特征来抽取模型所需的有效关键词,然后选取社会网络分析法中的社区发现方法进行基于关键词的主题社区发现,最后综合考虑用户影响力和传播影响力两个属性,通过热度分析确立主题热度,识别热点主题。[结果]实验表明,该方法能有效挖掘网络舆情中的热点主题,检测出的主题结果均正确,验证了本文方法的可行性和有效性。在此基础上,研究还选取实例进一步对主题的热度迁移和情感倾向进行了分析,具备一定的预警作用。     

基于聚类的词表等级关系自动识别研究

词汇等级关系的识别是自动构建叙词表的重点和难点之一.基于相似度的词聚类方法,突破了按字面聚集等级关系词汇的传统做法的局限性,能够深入语义,识别出字面上无此特点的等级关系词汇.介绍了该方法并进行测试,试验结果表明该方法具有一定可行性.     

我国网络舆情热点话题发现研究综述

随着互联网的快速发展,网络舆情对社会的影响不容忽视。若能够及时从海量数据中发现热点话题,追踪热点话题演变以及预测话题的倾向,对于帮助相关部门及时有效地对其引导和控制具有较大意义。本文通过对我国网络舆情热点话题发现的相关文献进行收集、整理及分析,归纳其中的主要研究思想和方法,同时发现存在的不足,并提出进一步的展望,以期对后来研究者提供参考。     

基于语义概念和词共现的微博主题词提取研究

【目的/意义】从海量微博信息中提取准确的主题词,以期为政府和企业进行舆情分析提供有价值的参考。 【方法/过程】通过分析传统微博主题词提取方法的特点及不足,提出了基于语义概念和词共现的微博主题词提取 方法,该方法利用文本扩充策略将微博从短文本扩充为较长文本,借助于语义词典对微博文本中的词汇进行语义 概念扩展,结合微博文本结构特点分配词汇权重,再综合考虑词汇的共现度来提取微博主题词。【结果/结论】实验 结果表明本文提出的微博主题词提取算法优于传统方法,它能够有效提高微博主题词提取的性能。【创新/局限】利 用语义概念结合词共现思想进行微博主题词提取是一种新的探索,由于算法中的分词方法对个别网络新词切分可 能不合适,会对关键词提取准确性造成微小影响。     

语义维基系统研究综述

本文运用CiteSpace软件对近10年国内外关于维基的论文进行引文网络和关键词分析,总结当前的研究热点,构建了语义维基的通用体系结构,从基础理论、引擎软件、应用系统三方面对语义维基的研究现状进行阐述,并指出目前存在的问题及今后的发展方向。     

基于主题图的在线健康信息标签语义挖掘研究

【目的/意义】在线健康信息的有效组织对提升全民身体素质具有重要的社会价值。【方法/过程】在分析健 康信息主题、关联关系和资源标引的基础上,构建基于主题图的在线健康信息标签语义挖掘模型,从而构建了健康 信息标签主题图并实现了其可视化导航、浏览和检索等功能。【结果/结论】基于主题图的在线健康信息标签语义挖 掘模型能够准确的发现在线健康信息与信息标签间的深层关系,可以更好地揭示在线健康信息标签的语义关联, 为用户提供信息的可视化浏览和导航功能、提升健康信息的组织效果,帮助用户健康信息获取。【创新/局限】本文 将主题图与健康信息标签相结合,提高了健康信息的检索效率和利用效率,但本文也存在着不足,例如标签样本量 和样本范围较小,缺乏专业医学研究者的参与。     

国外知识共享研究综述

通过对2005—2009年国外关于知识共享的研究文献进行分析,探究近年来知识共享相关研究的主要方向和研究热点,认为这些文献主要是从知识共享的影响因素、技术手段等方面展开研究的,其中知识共享的影响因素(包括个人因素、组织因素、知识因素和环境因素)是研究重点。同时,对这些文献的主要研究成果进行综述,对知识共享研究的发展趋势进行展望。     

基于主题分析和语用情境融合的多义术语识别研究

[目的/意义]用户间的专业知识异构以及用户场景的动态性,导致现有的目录式数据查询方式难以为用户提供主动式数据服务。文章针对用户在数据使用中的差异化专业知识进行识别和重组,作为连接用户和数据资源的中间知识库,以支持进一步的场景化数据互操作研究。[方法/过程]为实现这一目的,提出一套基于主题分析和语用情境融合的多义术语识别、建模方法,借助静态概念关系和动态语用情境构建术语知识库。主要研究内容包括:基于词频和词性构建文本向量空间;在领域知识不充足的情形下,提出采用主题模型半自动识别多义术语,并基于语用情境模型,在多义术语与其适用情境之间建立语义关联路径。[结果/结论]文章提出的一套基于主题分析和语用情境建模的多义术语识别方法,通过建筑工程领域的实例研究,证明该方法能够识别并解决用户之间的专业知识异构问题。