“关键词检索”中的商标侵权问题

"关键词检索"是付费搜索的一种模式。"关键词检索"引发的商标侵权案件因广告主选定他人商标标识作为关键词而产生。针对中、美、欧近年来出现的"关键词检索"案件及相关判决,应坚持"商标性使用"在商标直接侵权责任构成中的前置性地位。同时,网络搜索服务提供者对广告主选定的关键词须负有一定的事前主动审核义务。这样不仅有助于完善网络时代的商标侵权责任理论,而且对于关键词检索中广告主及网络搜索服务提供者商标侵权责任的判定具有重要意义。     

SXKS:一种基于栈的XML关键词查询算法

随着XML在数据交换和发布等领域的广泛应用,XML数据的查询问题变得越来越重要,尤其是对于XML数据的关键词查询更是当今数据处理领域的一个难点.本文提出了一种基于栈的XML关键词查询算法SXKS,该算法依照关键词对XML文档进行搜索,返回的结果是叶子结点分别取值为各个关键词的带权值的最小关键树DMKT,DMKT中包含所有的关键词并且这些关键词与叶子结点是一一对应的.那么,每一个DMKT就对应一个符合搜索条件的查询记录.     

关键词搜索有窍门

在学习生活中遇到问题的时候,我们往往喜欢上百度、google等搜索网站去寻求帮助。在搜索的过程中,你是否遇到这样的问题:虽然网速已经很快,关键词也尽量准确了,但得到的结果却不尽如人意。怎么才能让搜索更给力呢?不用急,那是有窍门的!1.发挥半角双引号的"威力"在搜索时,我们把需要搜索的关键词加上半角双引号,尤其是搜索一个词组时。如"小学生数学报",我们在搜索一栏中为它加了半角双引号,那么搜索的过程中就不会把关键词拆开去查找,结果就会更加准确。     

识别含水层参数的单纯形-混沌优化算法

以泰斯公式为基础,将单纯形-混沌优化算法应用于分析抽水试验数据,求解含水层参数函数优化问题。采用具有搜索速度快、局部搜索能力强等优点的单纯形算法与全局搜索能力强的混沌优化算法结合的单纯形-混沌优化算法。数值实验结果表明：单纯形-混沌优化算法可有效地应用于求解含水层参数函数优化问题;待估参数导水系数的初始取值范围、粗搜索次数和混沌序列长度对算法的收敛速度有一定的影响,但不会影响算法的收敛性。     

一种新的混沌免疫优化算法

结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种新的混合优化方法———混沌免疫优化算法.该算法综合了免疫算法与混沌优化算法在各自的空间搜索优势,充分利用免疫算法的记忆库中当代最优解指导混沌搜索。实验结果表明,该算法具有较强的搜索能力和收敛性能,算法有效可行。     

关键词搜索技术对翻译的影响探析

在全球化时代的跨语言网络营销过程中,关键词搜索成为了营销的一个重要手段;跨语言关键词搜索的盛行,使得关键词翻译成为了一种新型的翻译任务。作为推广宣传类材料翻译中最新出现的一个现象,关键词翻译对翻译行业不仅提出了新的任务类型要求,还形成了语言转换过程中的某些困境。该文对涉及到关键词搜索的推广宣传类材料的翻译特征、内容和困难,以及对翻译技巧和策略的启示,进行了仔细的介绍和分析。在此基础之上,关键词搜索技术对传统的翻译标准也提出了新的挑战,不仅超越了"信,达,雅"的范畴,更超越了功能对等的范畴,赋予了译者更大的能动性和更重要的角色。     

一种新颖的电脑鼠走迷宫算法研究

一款性能稳定,功能全面,算法优良的高效智能"电脑鼠"能在短时间内快速稳定地完成复杂迷宫的搜索和冲刺。本文将向心算法和洪水算法融合形成向洪算法,介绍了该算法的工作原理,并对该算法进行优化和评估后完成迷宫搜索、迷宫二次回程搜索。向洪算法在保持向心算法和洪水算法优势的基础上减轻了处理器的运算负担,使电脑鼠运行稳定性进一步提高。实验表明,与传统算法相比,加载该算法的"电脑鼠"可以探寻出更加有利的路径,获取更全面的迷宫信息,是一种高效的迷宫搜索算法。     

基于下降搜索的混合遗传算法求解装箱问题

研究一种在基本遗传算法中嵌入下降搜索算子形成的混合遗传算法。这种优化算法是在传统遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴利用每一代群体中最劣个体所包含的优化信息作为下降搜索方向来优化种群。实验证明,该混合算法可以加快算法的收敛速度,具有良好的优化性质和函数适应能力,是解决装箱问题的一种有效途径。     

基于下降搜索的混合遗传算法求解装箱问题

研究一种在基本遗传算法中嵌入下降搜索算子形成的混合遗传算法。这种优化算法是在传统遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴利用每一代群体中最劣个体所包含的优化信息作为下降搜索方向来优化种群。实验证明,该混合算法可以加快算法的收敛速度,具有良好的优化性质和函数适应能力,是解决装箱问题的一种有效途径。     

基于用户行为的中小型企业网站关键词挖掘与布局分析

关键词是企业网站搜索引擎优化的核心和灵魂,基于不同角度的关键词挖掘与布局,对企业网站的构建和营销有着不同的影响.该文基于用户搜索行为对中小型企业网站关键词挖掘与布局进行分析,在关键词挖掘方面主要从用户行为挖掘、关键词竞争度、搜索转化模型对关键词进行挖掘分析,在关键词布局方面,主要基于首页、列表页、详情页三种典型企业网站页面,对关键词布局方法进行详细分析.     

基于改进蚁群算法的TSP问题研究

蚁群算法作为解决TSP中组合优化问题方案,其搜索路径能力较其它算法优异,但传统蚁群算法的选取策略较随机,导致进化速度慢。为了优化传统蚁群算法速度较慢、过早收敛以致停滞现象,针对概率选取公式随机搜索下一节点,以延缓其收敛速度。对信息素调节公式进行更新以提高蚁群的搜索能力。实验结果表明,改进算法在最短路径、平均路径和搜索最短路径时间上较蚁群算法提高很大,改进的蚁群算法能有效提高算法的收敛速度和搜索能力。     

一种有效的多目标混合遗传算法

设计了一种基于支配关系下的局部搜索方法，将此局部搜索方法嵌入到多目标遗传算法中，从而提出一种有效的求解多目标优化问题的混合遗传算法。为加速遗传算法在全局优化问题上的收敛性，发挥传统数值优化算法在计算速度与计算精度上的优势，在遗传算法中镶嵌一个多目标线搜索算子。线搜索算子与遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子共同作用，使全局搜索和局部搜索都能够很好的实现。数值实验表明，该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。     

基于改进模糊ABC算法的水轮机调节系统仿真研究

针对水轮机调节系统的非线性特性和"水锤"效应,结合人工蜂群算法(ABC)搜索过程精细、全局收敛性较强的特点,提出一种改进模糊人工蜂群算法(MFABC),将其应用于不同扰动工况下的水轮机调节系统中,并利用Matlab强大的仿真能力完成水轮机调节系统参数的优化。通过仿真实验,验证了所提出的MFABC算法较Ziegler Nichols算法、模糊PID算法、粒子群算法和标准ABC算法在全局搜索能力和收敛速度方面的有效性和优越性,保证该方案下系统能获得更好的动态性能。该仿真实验既可加深学生对水轮机调速器参数优化问题的认识与理解,也有利于提高学生的实验仿真能力。     

基于改进差异进化算法的有功优化仿真研究

在电力系统有功优化这个复杂的全局优化问题上,差异进化(Differential Evolution,DE)算法可以增加其种群多样性但搜索效率低,于是在其基础上提出了一种改进的差异进化算法(Improved Differential Evolution,IDE)。IDE算法保留了DE算法的三大步骤:变异、交叉以及选择,优化了传统的变异策略,同时引入了Logistic映射改变系统参数,使固定取值的搜索步长和交叉算子在一定范围内随机取值,以此扩大种群搜索范围,加快收敛速度;IDE算法最后运用了考虑系统约束的非贪婪选择,以确保算法在可行域里探索最优解。为验证算法的实用性,利用Matlab软件,将DE和IDE算法在IEEE30节点测试系统上进行目标函数为电网功率损耗的有功优化仿真。仿真结果表明,IDE算法增加了种群多样性,加快了收敛速度并且提高了搜索效率。通过此次仿真,加深了学生对电力系统有功优化以及DE算法的认识和理解,同时引导学生利用计算机技术改善算法的搜索性能并且求解优化问题。     

改进型遗传算法求解TSP问题

旅行商问题(TSP)是一个典型的NP难题,优化TSP求解问题有着重要的意义。遗传算法(GA)是解决这类问题的有效方法之一。标准遗传算法有一定的局限性,该文对遗传算法选择算子改进而引入了精英保留策略,保证选择的质量;在变异操作中采用自适应算法选择变异算子,提高变异质量和算法的搜索效果;在个体进化后再引入单向进化逆转操作,使子代继承亲代优质基因机会提高,提高算法搜索最优解的能力。经过国际公认的TSPLIB的实验数据的验证,优化后的遗传算法搜索最优解能力提高。     

基于混合遗传算法的物联网无线节点定位研究

为快速有效地实现物联网中无线节点的定位需要,提出混合使用遗传与退火算法计算物联网无线节点位置的方法。利用退火算法具备概率性向"优化"和"劣化"方向搜索的特点,优化遗传运算过程中的选择算子,有效改善种群多样性,克服遗传算法容易出现"早熟收敛"的现象,有利于位置计算函数的极值收敛。实验结果表明:使用混合遗传算法计算物联网中节点位置,消耗锚点少,定位精度高,算法稳定,能有效解决低成本无线系统中的定位问题。     

基于模拟退火的微粒群算法

微粒群算法具有较强的全局搜索能力,但容易陷入局部最小点,与模拟退火算法相结合,利用退火算法搜索过程中具有的概率突跳能力,能够有效地避免搜索过程陷入局部极小解。仿真结果表明。改进的算法能够有更好的优化效果。     

基于二次插值法的布谷鸟搜索算法研究

对基本的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)进行研究,为改进CS算法局部搜索能力差、进化后期收敛速度慢、求解精度低等缺陷,考虑到二次插值法是一种局部搜索能力较强的搜索方法,提出一种基于二次插值法的布谷鸟搜索算法(QI_CS)。新算法充分利用鸟窝个体局部的优化信息,增强算法的局部搜索能力,加快算法搜索全局最优解的收敛速度。仿真实验结果表明,QI_CS算法在保持原算法的强大全局寻优能力的基础上大幅提高算法的收敛能力和求解精度,是求解多峰函数优化问题的一种可行和有效的方法。     

基于关键词相关度的搜索引擎设计——以天津电大远程教育资源库为例

基于语义Web的关键词相关度的搜索模型,是通过计算搜索关键词在各类教学资源网页主要内容文档块中出现的条件概率,来描述该网页与搜索关键词的相关度,同时利用教学资源网页与资源库课程的归属关系,修正计算的相关度结果。该智能搜索系统能够有效地解决用户搜索资源库时返回过多不相关页面的现状,同时根据媒体、课程与关键词的相关度进行排序,使用户能够从系统返回的近似媒体簇中迅速得到有用信息,从而提高检索准确率。     

一种带随机选择机制的新型改进粒子群优化算法

标准粒子群优化算法对空间所有区域等概率搜索,降低了算法效率。借鉴遗传算法的思想,本文提出一种带随机选择机制的改进粒子群优化算法。该算法将适应值选择和粒子状态更新方程结合起来,通过赌轮算法选择机制使得粒子在适应值较小的区域尽可能的降低搜索概率,在最优解可能区域尽可能加大搜索强度,从而提高算法搜索效率。通过标准进化计算测试函数测试,实验结果表明对于复杂优化问题该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。