基于词汇链的应急预案主题抽取方法研究

本文针对应急预案自动主题抽取的需求,采用词汇语义相关度计算的方法,构建了一个基于词汇链算法且符合人的主观感受的主题抽取模型.模型根据应急预案文本的特点,运用了自然语言处理技术,改进了原始的词汇链生成算法,提出了一种多因素词语权重算法.通过与人工抽取主题词的实验结果相比较,该主题提取模型在查全率和查准率上都取得了较好的效果.     

非相关文献知识发现的关键技术研究

本文在对非相关文献知识发现中的关键技术进行界定的基础上,对11个国外主要的非相关文献知识发现研究中所涉及的关键技术,即初始文本集的构建、信息抽取及中间关联词的确定与排序等进行了比较研究,认为B集合质量低是非相关文献知识发现目前存在的主要问题.针对该问题,作者提出以提高B集合的质量为主要目标,从B集合形成的前过程,即初始文本集的质量以及B集合本身的质量,即B词的排序两个方面的改进策略.前者包括初始文本集的合理结构及综合过滤机制,后者包括双向词频法、基于MeSH加权和基于文献内聚力加权.并对部分改进策略进行了试验.     

用AHP和MM改善竞争情报的前景分析法

先介绍了前景分析法的概念、基本思想、操作方法,并分析了其不足之处.然后以前景分析法为核心,探讨了如何利用决策支持系统中常用的层次分析法(AHP)和马尔科夫模型(MM),对前景分析法进行改进,使其具有更高的精确度和可靠性.利用层次分析法和马尔科夫模型,是提高决策科学性的一种思路,可以减少决策中的随意性和主观性.     

基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法

针对Item-based协同过滤算法中用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量的问题,提出一种基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并提出一种组合加权评分方法来对并集中的未评分项进行计算和填补,从而降低了数据稀疏性。实验结果表明该算法能有效提高推荐质量。     

CDN网络分发算法的研究

CDN(Content Delivery Network)网络技术为解决网络信息传递性能的日益恶化而提出的一种改善Internet性能的方案。本文对几种主要的分发算法WRR、URL Hashing和LARD的性能在仿真实验的基础上进行了比较研究,对上述算法在系统吞吐量、缓存命中率、平均请求延时以及节点未利用率等四个方面的性能进行比较,以加深对分发算法的理解。     

图书馆服务链模型构建

对图书馆服务链的特点、分类、模型以及图书馆服务链与知识组织链、用户知识需求链之间的关系作了分析与研究，指出图书馆服务链是为用户提供全过程、全方位、一体化、个性化知识服务的最有效方法。     

基于域加权词频法的XML文档级检索实现与评价

利用BM25F模型,通过实验,在INEX 04数据集的基础上,实现了对多个域(元素)词频进行加权的XML文档级检索。XML文档结构的确蕴含了一定的语义信息。利用这些语义信息,可以提高检索性能。表2。图1。参考文献16。     

根据用户的浏览行为确定网页页面等级的方法

本文分析了用户的浏览行为特征。根据用户在页面中的滞留时间和用户对页面中的超文本链的点击情况 ,建立了计算页面等级的综合法 ,并建立了相应的数学模型     

信息链与我国情报学研究路径探析

本文针对中国情报学的研究现状,以信息链为逻辑起点,在对情报术语进行重新分析界定的基础上,提出了情报及情报学新的英语词语表达,探讨了情报学研究的信息、知识、智能三大路径,认为情报学是围绕信息、知识、智能三个维度探讨情报运动规律的科学。