Dependency structure language model for topic detection and tracking

In this paper, we propose a new language model, namely, a dependency structure language model, for topic detection and tracking (TDT) to compensate for weakness of unigram and bigram language models. The dependency structure language model is based on the Chow expansion theory and the dependency parse tree generated by a linguistic parser. So, long-distance dependencies can be naturally captured by the dependency structure language model. We carried out extensive experiments to verify the proposed model on topic tracking and link detection in TDT. In both cases, the dependency structure language models perform better than strong baseline approaches.     

拟合用户偏好的个性化搜索

文章从用户偏好的角度对个性化搜索进行了优化研究,提出了基于语义关联树的查询扩展算法以及基于该算法的拟合用户偏好的个性化搜索系统架构。语义关联树可以灵活有效地控制查询扩展模型,在此之上的拟合用户偏好的个性化搜索系统具有用户偏好自学习能力。实验证明,该方法能有效提高文本检索的准确率。     

搜索引擎返回结果自动抽取

提出一种从搜索引擎返回结果页面上自动抽取结果记录及后续页面链接信息并生成Wrapper的方法:对于一个有效的结果页面，通过比较其HTML标签树上节点的相似度从而识别出潜在记录块，利用启发式规则从潜在记录块中将结果记录块和后续页面链接分别识别出来，然后利用其在标签树上的位置信息分别构造Wrapper。实验结论及与已有方法的比较表明，该方法简单可行且高效。     

Huffman编码的另类算法

本文从Huffman树的“原始”构造及其编码算法出发,分析影响其算法性能的因素,介绍了Canonical Huffman编码．从提高算法性能的角度,利用Canonical Huffman编码规则改进“原始”算法,并提出新的算法及其实例．     

Fungal diversity in adult date palm (Phoenix dactylifera L.) revealed by culture-dependent and culture-independent approaches

Endophytic flora plays a vital role in the colonization and survival of host plants, especially in harsh environments, such as arid regions. This flora may, however, contain pathogenic species responsible for various troublesome host diseases. The present study is aimed at investigating the diversity of both cultivable and non-cultivable endophytic fungal floras in the internal tissues (roots and leaves) of Tunisian date palm trees (Phoenix dactylifera). Accordingly, 13 isolates from both root and leaf samples, exhibiting distinct colony morphology, were selected from potato dextrose agar (PDA) medium and identified by a sequence match search wherein their 18S–28S internal transcribed spacer (ITS) sequences were compared to those available in public databases. These findings revealed that the cultivable root and leaf isolates fell into two groups, namely Nectriaceae and Pleosporaceae. Additionally, total DNA from palm roots and leaves was further extracted and ITS fragments were amplified. Restriction fragment length polymorphism (RFLP) analysis of the ITS from 200 fungal clones (leaves: 100; roots: 100) using HaeIII restriction enzyme revealed 13 distinct patterns that were further sequenced and led to the identification of Alternaria, Cladosporium, Davidiella (Cladosporium teleomorph), Pythium, Curvularia, and uncharacterized fungal endophytes. Both approaches confirmed that while the roots were predominantly colonized by Fusaria (members of the Nectriaceae family), the leaves were essentially colonized by Alternaria (members of the Pleosporaceae family). Overall, the findings of the present study constitute, to the authors’ knowledge, the first extensive report on the diversity of endophytic fungal flora associated with date palm trees (P. dactylifera).     

非平衡多阶段物流系统建模与优化方法

首先提出了参数化界面分布的新概念,将一个非平衡多阶段物流系统转化为多个相互独立的单一阶段物流系统,然后采用Prüfer数对每个阶段上的物流模式进行编码.通过一种改进的解码方法,任何一个随机产生的Prüfer数都能够被解码为一个与物流系统的节点容量相匹配的可行的物流模式.基于这2点创新,建立了一种新的基于参数化界面分布和Prüfer数编码的系统建模方法,相应的遗传算法称为PIP-GA方法.与st-GA方法相比,PIP-GA不但具有更好的优化结果,而且需要的计算时间更少;虽然所需的存储空间有所增加,PIP-GA仍然是一种有效而稳健的非平衡多阶段物流系统建模与优化方法.     

基于遍历序列重构二叉结构树的分析

针对如何由二叉树的遍历序列来唯一确定二叉树的问题,提出了用两种遍历序列唯一确定一棵二叉树的方法.理论分析证明,已知先序遍历和中序遍历或者已知后序遍历和中序遍历可以唯一确定一棵二叉树,但已知后序遍历和先序遍历就不能唯一确定了.文中还对用两种遍历序列唯一重构一棵二叉树算法进行了描述.     

阿特巴赫高等教育依附理论解释框架的分析——兼析其高等教育全球化的观点

阿特巴赫是高等教育依附论的一个重要代表人物,在分析高等教育依附发展的理论中,他主要以"中心"与"边缘"这一核心关系作为分析国际、国内以及学科领域中的高等教育发展,并以大学模式、语言、国际知识系统、人员流动以及网络技术等基本要素,一并构建了高等教育依附理论的解释框架。在高等教育全球化的背景下,他仍然以此框架为工具,阐明了对于高等教育全球化的观点。     

船舶机电设备智能故障诊断系统

基于船舶机电设备的复杂性和多样性,将专家系统和浏览器/服务器(B/S)三层体系结构模型相结合,建立一个通用的智能船舶机电设备故障诊断系统;介绍了故障树转化为专家系统规则的方法、事实的编码,以及系统的关键组件推理机的实现算法。     

基于语义主题树的搜索覆盖度层状拓展方法

为了提高用户对网站使用的效率,提高网站本体模型的搜索性能,研究一种高效的网页语义概念树构建方法,进行搜索覆盖度层状拓展。传统方法中,使用搜索引擎的词语相似度算法进行搜索拓展,利用规则、聚类等技术对形式背景进行约简,无法有效简历概念间的上下位关系,性能不好。提出一种基于语义主题树特征匹配的搜索覆盖度层状拓展方法,进行Web语义模型和主题树构建,构建特征空间互信息区域文档词频向量模型,对数据库中记录的属性字段进行归类抽象,形成概念汇聚点,实现语义主题树构建搜索覆盖度拓展设计,构建语义主题树特征匹配算法,优化搜索引擎对文本特征的搜索敏感度,提高搜索覆盖度,实现文本搜索覆盖度层状拓展。实验分析得出,该方法具有较好的文本特征分类结果,语义层次结构清晰,可以有效提高文本数据召回率和查准率,展示了较好的应用价值。