基于递归概念图的文本检索模型研究

Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势.     

基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法

已有的频繁模式挖掘算法难以适应像生物信息数据挖掘、图模式挖掘等频繁巨模式挖掘应用.提出一种频繁巨模式挖掘算法,即基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法(Core Pattern Fusion Based Colossal Frequent Pattern Mining Algorithm,CPFCFPA),通过将各较小的核模式进行一步合成,寻求一个对频繁巨模式完整集的蕴含集.引入项集编辑距离概念,提出一种新颖的评价频繁巨模式挖掘结果质量的评测模型.实时数据集实验显示,CPFCFPA具有较好的可扩展性和挖掘性能,且对当前频繁模式挖掘算法难以或不能实现的挖掘任务,其挖掘结果能做到对频繁巨模式完整挖掘集的较好近似.     

基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性.     

局部文本特征选取算法的比较和改进研究

本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能.     

地方志引书挖掘系统的设计与实现

古籍文献普遍存在着引书现象,因而构建一套针对地方志引书的挖掘识别系统,对古籍的研究以及目录学史、藏书史、科技史,都具有重要意义.本文以地方志资料汇编<方志物产>为语料,设计并构建了一个古籍引书挖掘系统.重点讨论了引书的模式提取、N-gram分词识别等功能算法.     

数据挖掘在生物医学工程文献检索中的应用

本文在概述数据挖掘技术的基本概念、分析方法的基础上,分析与比较了文本自动聚类算法;综述了国内外面向MEDLINE文献数据库的数据挖掘、知识提取研究;简述了可扩展标识语言(XML)的基本概念、文档格式及其在数据管理及数据挖掘中的应用.     

读者利用图书馆的平等权利的衡量方法

如何对一个社会或地区甚至是某个图书馆在保障读者平等地利用图书馆的权利方面进行评价？在什么情况下,可以说读者的这种权利得到了改善？在定义读者群体的差别性的基础上,遵循J．罗尔斯（1988）的思路,指出平等权的实现程度取决于“最小受惠者”时图书馆的利用。     

ISBN-10和ISBN-13批量互换算法及程序

主要介绍ISBN-10和ISBN-13之间的差异,给出ISBN-10和ISBN-13之间进行批量互相转换的算法,并在对算法进行分析的基础上,采用VB6.0实现了ISBN-10和ISBN-13批量互换程序。     

数字图书馆中的检索结果聚类和关联推荐研究

探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。     

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。