基于用户兴趣模型的智能信息检索系统技术与实现

PCSICE是一个面向Internet的智能信息检索系统。该系统采用分布式智能体技术、用户兴趣学习算法和基于使用的聚类算法 ,有效地解决了现有系统在交互方式、自适应用户兴趣等方面的不足 ,满足人们在信息浏览时的个性化要求。该系统普遍适用于Internet、远程教育等分布式系统中的信息检索     

企业人力资源无形损耗探讨

人力资源无形损耗是企业不容回避的一个现实问题。企业由于诸多原因缺乏及时、有效的补给、维护、保养，使员工的智力素质逐渐退化，加剧了人力资源的无形损耗，影响了员工知识、技能及潜能的发挥。人力资源的维护是用人单位为预防人力资源的损耗，保障人力资源更好地发挥作用，实现用人单位和员工的双赢而事先采取的保障措施。人力资源的无形损耗需要给予补给、保养，才能得到正常的维护。     

Hierarchical clustering of a Finnish newspaper article collection with graded relevance assessments

Search facilitated with agglomerative hierarchical clustering methods was studied in a collection of Finnish newspaper articles (N = 53,893). To allow quick experiments, clustering was applied to a sample (N = 5,000) that was reduced with principal components analysis. The dendrograms were heuristically cut to find an optimal partition, whose clusters were compared with each of the 30 queries to retrieve the best-matching cluster. The four-level relevance assessment was collapsed into a binary one by (A) considering all the relevant and (B) only the highly relevant documents relevant, respectively. Single linkage (SL) was the worst method. It created many tiny clusters, and, consequently, searches enabled with it had high precision and low recall. The complete linkage (CL), average linkage (AL), and Ward's methods (WM) returned reasonably-sized clusters typically of 18–32 documents. Their recall (A: 27–52%, B: 50–82%) and precision (A: 83–90%, B: 18–21%) was higher than and comparable to those of the SL clusters, respectively. The AL and WM clustering had 1–8% better effectiveness than nearest neighbor searching (NN), and SL and CL were 1–9% less efficient that NN. However, the differences were statistically insignificant. When evaluated with the liberal assessment A, the results suggest that the AL and WM clustering offer better retrieval ability than NN. Assessment B renders the AL and WM clustering better than NN, when recall is considered more important than precision. The results imply that collections in the highly inflectional and agglutinative languages, such as Finnish, may be clustered as the collections in English, provided that documents are appropriately preprocessed.     

情报检索系统用户相关性判断的灰色聚类决策

所谓灰色聚类决策,就是按多个不同的决策指标对决策对象进行综合评价,以确定决策对象是否满足给定的取舍原则。该方法可以用于对情报检索系统的检索结果进行相关性判断。参考文献4。     

我国期刊集群的研究进展与发展态势——基于共词分析方法

期刊集群是国际期刊业的重要发展趋势,也是提升我国期刊整体水平的正确方向,理解和把握期刊集群的研究热点和发展态势是做好期刊集群理论创新和实践应用的关键问题。基于共词分析法,研究我国期刊集群领域学术论文的整体概况、高频     

城市化水平的聚类和因子分析

运用聚类分析模型和因子分析方法，对长三角地区16个城市在10个经济指标变量上的样本数据进行了分析，从量和质的角度综合评价了各城市的城市化的水平。     

探索高校科技期刊出版模式的改革措施

在介绍了当前国际上科技期刊主流出版模式以及跨国化、集团化、规模化的发展趋势的基础上,对我国高校科技期刊的出版模式进行了探索和研究,分析其体制机制、运营方式及各模式优缺点,并对高校科技期刊的发展定位以及集约化改革措施提出了一些建议,为促进我国高校科技期刊整合资源、做大做强提供参考.     

大学出版社学术期刊集群化运营模式研究——以清华大学出版社期刊中心为例

针对出版单位的学术期刊集群模式发展特点,根据清华大学出版社的期刊集群化建设实践,总结出学术期刊集群建设具有的普遍优势,包括办刊资源共享、人员共用、集中管理、统一制度建设、统一宣传发布平台建设等,分析大学出版社开展学术期刊集群化建设的特殊优势,包括兼具学科优势和管理优势、书刊互动、“产学研”一体化等.提出了清华大学出版社学术期刊集群的未来发展建议.     

山东省会城市群经济圈科技投入与产出评价体系研究

通过构建科技创新体系评价指标,研究山东省会城市群经济圈科技投入与发展现状。运用熵值法确定指标 权重,对科技创新的核心因素进行深入分析,结合聚类分析法对经济圈内各地市的科技投入与产出情况进行比较评价 和分类研究,并给出提升经济圈科技投入与产出水平的对策建议。     

基于人工免疫系统与RBF的混合算法实现模式分类

提出了一种基于人工免疫系统与RBF的混合算法.该算法由两个阶段组成:第一阶段采用人工免疫机制来确定RBF网络隐层的聚类中心的位置和数量。第二阶段求输出层的权值W,最后用模式分类作试验,实验结果表明,该算法具有收敛速度快,泛化能力强的特点。