对体育概念与分类的探讨

体育概念和分类的正确界定,是一个非常重要的理论问题。目前国内外许多体育专家、学者对此虽有不少研究,但由于种种原因,互不统一,给实际工作带来许多困惑和干扰。本文就确定概念与分类的原则;从现代化体育的发展看概念与分类;“三分法”的利弊比较等出发,阐述了作者的观点及分类方法。     

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.     

正确理解和使用“中国地区表”的专类复分表——以“市”和“市辖区”为例

通过对国家图书馆、上海图书馆、CRLNet、CALIS有关"市"和"市辖区"文献的分类标引情况的调查,得到数据显示,省会(首府)城市、地级市和中央直辖市所属市辖区文献的分类标引比较准确一致;而县级市和其他市辖区文献的分类标引,则出现了多种结果并存的混乱现象。针对此,本文就作者个人的理解,对县级市和其他市辖区的涵义和定位,进行了合理解释。并在此基础上,提出了具体改进举措,以确保分类标引时的准确和一致。     

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。     

基于标题的中文新闻网页自动分类

借鉴tf-idf加权思想,利用新闻标题来做中文新闻网页自动分类的依据,构建基于标题的中文新闻自动分类方法,并设计多个实验对各种基于标题的中文新闻网页自动分类方法进行评测。实验结果表明,基于标题对中文新闻网页进行自动分类,可以大大缩短判断处理时间,节省存储空间,且准确率较高,特别是改进的类目加权法分类效果最好。     

《中图法》"多重列类"探微

对《中图法》(第4版)中的多重列类的特点、表现形式、作用、类型及其存在的问题进行了探讨。     

由中国专利探讨TFT-LCD专利表现及主要公司技术布局

本研究参考日本的FI／F-Term专利分类方式，将TFT-LCD制程相关技术分成8项技术主题，并从整体产业、国家（地区）、主要公司（专利案件总数排名前15名的专利权人）以及技术主题等观点出发，观察中国TFT-LCD制程相关技术的专利表现，并根据此8项技术主题探讨15家主要公司的技术布局。     

分众分类：网络时代的新型信息分类法(编译）

针对网络信息分类体系构建的要求日趋突出，主要研究了一种与传统分类体系截然不同的分众分类体系，分别对这一全新分类体系的思想来源、主要机制及其主要功能加以阐述，并分析了其未来在知识管理方面可行的企业级应用前景。