A Corpus-Based Learning Method of Compound Noun Indexing Rules for Korean

In Korean information retrieval, compound nouns play an important role in improving precision in search experiments. There are two major approaches to compound noun indexing in Korean: statistical and linguistic. Each method, however, has its own shortcomings, such as limitations when indexing diverse types of compound nouns, over-generation of compound nouns, and data sparseness in training. In this paper, we propose a corpus-based learning method, which can index diverse types of compound nouns using rules automatically extracted from a large corpus. The automatic learning method is more portable and requires less human effort, although it exhibits a performance level similar to the manual-linguistic approach. We also present a new filtering method to solve the problems of compound noun over-generation and data sparseness.     

信息超载综述

介绍信息超载的含义和历史,分析信息超载的成因,最后提出信息超载的解决方法。     

信息过滤问题的研究

随着WWW 的迅猛发展和广泛使用,“信息过载”的问题日趋严重, 信息过滤日益重要。本文论述了信息过滤的意义、信息过滤的理论背景、信息过滤系统的研究, 最后探讨了目前信息过滤存在的问题。     

Internet信息检索分析与研究

综述了目前Internet 网上信息检索的主要方法及存在的问题, 并对其检索技术进行了深入的分析与比较。介绍了机器学习、智能A gent、信息过滤等新技术在信息检索中的应用, 并采用神经网络Hopfield 模型及算法进行词汇扩充来提高用户的检索提问表达, 从而提高了网上信息检索的能力。     

基于CAS的危机信息管理体系的构建

本文以复杂适应系统理论为基础,分析了危机信息管理的复杂特征;从信息管理流程、信息传播路径和信息系统建设三个维度建构了危机信息管理体系框架.在此基础上,阐述了以下基本观点:①危机信息管理体系的复杂性决定了其整体结构和基本功能的复杂性;②危机信息管理应以危机管理和决策为轴心,形成螺旋式的危机信息管理循环;③政府组织、主流媒体、图书馆等信息机构是危机信息传播扩散的主要途径;④建立分层次的全球战略与区域应对系统和多功能的互联互通危机应急网络是实现危机信息及时传送与交换以及危机情境下信息联动与共享的基础.     

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.     

CAS理论视角下Web2.0序化研究

CAS理论认为宏观的演化过程可以从个体行为规律中找到根源,本文以此为依据从系统微观层面出发,探讨了Web2.0系统的序化机制。本文以CAS理论为蓝图,构建了Web2.0的理论模型,界定了系统主体及各特征机制,并结合豆瓣实例阐释了主体适应与交互导致有序的机理。     

Web2．0环境下的信息过滤方式

本文首先介绍了信息过滤的概念及其类型,接着从信息订阅、信息推送、信息阅读几个方面分析了RSS中的信息过滤;从垃圾信息过滤、个人知识管理、个性化主题社区的形成、博客搜索引擎几个方面分析了Blog中的信息过滤;从信息组织体系、信息发布的质量控制、信息向知识的转换几个方面分析了Wiki中的信息过滤;从分众分类、个性化信息聚合、兴趣聚集和共享几个方面分析了社会书签中的信息过滤,最后总结了目前Web2.0环境下信息过滤方式的特点及存在的问题,并提出未来的信息过滤将最终实现语义级的智能信息过滤。     

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。     

用“远程学习圈理论”分析网络学习管理系统

LMS 是网络教育和基于网络培训的支撑系统。本文首先介绍了两种对LMS 进行功能分类和评价的理论,然后通过借鉴“远程学习圈理论”提出对LMS 进行功能分析的框架,最后利用这个框架对三个知名的LMS 进行分析,旨在为 企业和学校引进LMS 时提供参考和借鉴。