基于语义相关性的关联规则挖掘研究

为了解决传统关联规则挖掘中候选集数量过多,计算时间复杂度过高的问题,提出了基于语义相关性的关联规则挖掘方法.该方法采用本体概念之间的语义相关性描述领域中的复杂关系,通过语义相关度过滤掉领域中相关性较小的候选集,以减少关联规则挖掘中候选集的数量.计算语义相关性时,将本体层次关系看作有向无环图而不是层次树,不仅考虑直接层次关系,还考虑非直接层次关系和其他典型语义关系.实验结果表明,该方法能有效减少候选集数量,提高关联规则挖掘的效率.     

面向主题挖掘与观点分析的博客知识挖掘

Blog是Web2.0环境下用户自创内容的重要形式,已经成为互联网上一种重要的信息源和知识源.如何快速、准确地获得Blog信息及隐藏在信息中的知识是人们的迫切需要.本文构建了一个Blog知识挖掘框架,该框架基于文本聚类和主题模型两种文本分析方法,挖掘Blog日志中潜在的概念主题,并对所挖掘的概念主题进行观点分析,这将有助于对于领域知识的深层次研究.笔者应用该方法以e-LearningBlog日志为研究对象,进行了实例研究.     

关联规则挖掘模型在大学生评价中的应用

本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其成功应用于大学生评价中,为社会选拔人才提供有价值的参考。     

语义成分分析法在英语词汇学习中的应用

对英语学习者而言,词汇的学习直接影响其语言能力的提高,而词汇的掌握是建立在准确理解词义的基础上的.运用语义成分分析法理论可以帮助学习者正确理解词汇的内涵及词汇之间的内在联系,从而增进学习者对词汇的记忆及使用效果,帮助他们进一步扩大词汇量,提高学习者对词汇学习的兴趣.     

区域经济发展水平评价中的权重挖掘及实证分析

应用粗糙集(Rough Set)理论研究了评价和预测问题中各因素的合理赋权问题，给出一种无需专家赋权和调查统计，仅仅从原始的统计数据中挖掘出各评价因素的权重的方法；并依据中国科学院可持续发展研究组所提供的评价指标体系和有关数据，对中国区域经济发展水平评价问题进行了权重挖掘，发现了各评价因素对总体水平评价的不同贡献；按照所得权重给出了新的评价结果，并根据所得权重及海南省经济发展水平现状进行了实证分析．     

基于约束的关联挖掘应用研究

以高校的课堂教学质量评价系统为背景,讨论关联规则挖掘过程中元规则的设计方法,并根据"课堂教学质量评价结果受到各种与教学质量无关因素影响"的假设,设计若干元规则,以元规则指导进行关联挖掘,为教学质量评价数据的验证性研究提供了一个高效的解决途径。     

论语义特征理论在语法研究中的应运

语义特征理论源自于语义学范畴,后被语法学家引入到了语法学研究中。作为新兴的语法理论,语义特征理论显示了它强大的解释性。也因它是新兴的理论,自有它的缺陷和不足之处。本文从语义特征理论的涵义、语义特征理论在语法研究中的作用、语义特征理论研究的发展前景三个方面对语义特征理论进行探析。     

基于二元语义的企业员工满意度评价研究

针对采用语言信息量度的企业员工满意度评价问题,提出了一种将二元语义信息处理方法运用于企业员工满意度评价的方法。首先给出了企业员工满意度的评价项目,并介绍了二元语义概念及其算子,在此基础上提出了基于二元语义的企业员工满意度评价方法与处理步骤,最后通过算例验证方法的可行性和有效性。     

文本挖掘技术研究及其在信息检索中的应用

文本挖掘是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程,已经成为数据挖掘中一个日益流行而重要的研究领域。给出了文本挖掘的定义和框架,对文本挖掘中预处理、文本摘要、文本分类、聚类、关联分析及可视化技术进行了详尽的分析,并归纳了最新的研究进展,指出了文本挖掘在信息检索中的作用。     

改进的语义细分法及其在声品质评价中的应用

在对声品质的实际评价过程当中,评价者对某个评价对象给出确定的评价值比较困扰,若是给出一个区间范围,则会比较方便,从而形成了灰色区间法;而语义细分法很适合那些没有经验,未经培训的评价者。因此,本文提出将灰数区间代入到语义细分法中,使评价者的能够更加顺利的对样本给予评价。最后用声品质评价为例验证了此种方法,结果令人满意。     

XML在基于Web数据挖掘中的应用

XML是基于Internet上一种新的数据管理手段，以其为基础的新一代WWW环境直接面对Web数据。XML在基于Web的数据挖掘中扮演着重要的角色，本文探讨了XML在Web的数据挖掘研究中进行数据抽取与转换所起作用。     

语义Web在远程教育中的应用研究

远程教育同传统的教学形式相比，有其优越的一面．同时也存在一些弊端。本文在分析了远程教育的特点后，结合语义Web技术的特点，将语义web和本体技术应用于远程教育的体系中，并论述了这些技术对远程教育带来的深远影响。     

一种基于语义的Web挖掘方法研究

在已有的基于Dom Tree的网页信息提取算法基础上,通过对Html标签进行分类,逐个分析各Html标签所包含的结构信息,设计了一种自底向上的网页分块方法,并在此基础上,实现了文本相似度比较的网页主题内容信息块识别算法,提高了主题内容信息块的识别精确度。     

关联规则挖掘在毕业生就业分析中的应用研究

介绍了关联规则挖掘的相关概念和算法,对就业事务数据进行了采集和预处理,使用Visual FoxPro开发了一个就业事务关系挖掘工具,并对学生就业各项事务进行了关联挖掘分析,找出它们之间客观存在的关系,为学校就业指导工作服务。     

基于数据仓库的联机分析挖掘技术在数字矿山中的应用

利用数据分析领域最前沿的联机分析挖掘(OLAM,On-lineAnalyticalMining)技术,结合数字化矿山的具体实践提出了一些新的见解和方法。     

模糊评价在精品课程更新检测中的应用研究

长期稳定的更新是精品课程资源拥有生命力和价值的保障。但是,目前大部分精品课程在专家评审之后很少再去不断地更新,精品课程先进性、科学性、"示范课程"的价值也就得不到很好的体现。精品课程网站的日志记录了大量的学习者使用信息,通过web日志挖掘技术统计分析这些使用行为信息,对优化精品课程建设有重要意义。本文主要通过统计web日志中使用者的ip、访问时间、访问频率等信息,挖掘使用者的使用行为习惯,根据使用者使用行为习惯来模糊评价该精品课程资源的更新情况,以此督促精品课程建设者不断更新精品课程资源,保证其动态化。     

二元语义在科研经费管控能效评价中的应用

军事院校科研经费管控的重要性日益凸显,对其进行科学的评价具有很大的现实意义。针对决策者不同粒度语言评价信息和属性未知的多属性群决策问题,引入了一种基于二元语义的排序方法。首先,根据不同粒度语言评价矩阵转化规则将评价矩阵一致化,然后,分别采用TOPSIS和Delphi法计算得到各指标的客观权重和主观权重信息,并对其进行组合。最后,结合二元语义集结算子给出方案的最终排序,采用二元语义进行评价的算例表明该方法可以有效避免信息丢失和扭曲,更为科学可信。     

基于加权结构复杂度的角色挖掘评价

现有自底向上的角色工程方法构建过程较繁杂,工程造价高昂。探讨几种角色挖掘算法的基本思想及其优缺点。以这些角色挖掘算法为评价对象,以加权结构复杂度为评价标准,在真实数据集上对构建的RBAC系统状态进行测试与评价。实验结果验证了几种算法的优越性。     

现实主义的基本观点及评价

现实主义理论是国际关系中一种具有久远渊源的主流国际关系理论。该理论产生于20世纪特定的历史环境,并主导国际关系研究近三十年。传统现实主义理论注重揭示国际政治的本质和实际情况,主张从权力和国家利益的角度来看待国际关系。该理论使西方国际关系理论更加系统化、理论化,并对西方国家的外交实践产生了积极影响。但是,正如一枚硬币的两面,该理论也不可避免地存在着缺陷,我们应该吸收该理论中合理的成分以发展适合中国国情的国际关系理论。