基于文章标题信息的汉语自动文本分类

文本分类是文本挖掘的一个重要组成部分,是信息搜索领域的一项重要研究课题。该文提出一种基于文章标题信息的汉语自动文本分类方法,在HNC理论的领域概念框架下,通过标题信息所蕴涵的领域信息词语激活对应的HNC领域,实现文本的自动分类。实验证明,该方法与采用SVM算法进行文本分类的方法比较,测试速度和分类平均准确率明显提高。     

基于信息增益特征选取和覆盖的中文文本分类

本文利用信息增益特征选取和前向神经网络的覆盖算法,对文本进行分词的预处理后,实现文本的自动分类。该方法将信息增益特征选取和覆盖算法充分结合,不但提高了分类速度,还保证了分类的准确度。应用该方法对标准数据集中的文本进行实验,并在不同的维数上与SVM算法,贝叶斯方法的实验结果进行了比较。     

RSS聚合标准及其聚合策略

RSS是Web内容联合的基于XML的协议,并且用户使用RSS订阅源聚合器聚合RSS订阅源。那里是帮助聚合RSS源的RSS聚合策略有效。在本文中,首先介绍RSS的出现和发展情况,然后介绍几种信息聚合策略,给出具体算法,比较其算法复杂度及优缺点。     

一种基于蚁群优化的图像分类算法

现有图像降维方法中特征信息被过多压缩,从而影响图像分类效果。提出IC-ACO算法,利用蚁群算法来解决图像分类问题。算法充分提取并保留图像的各种形态特征。利用蚁群优化算法在特征集中自动挖掘有效特征和特征值,构建各类分类规则,从而实现图像的分类识别。在真实的车标图像数据集上的实验结果表明,IC-ACO算法比其他类似算法具有更高的分类识别率。     

基于特征向量的遥感影像自动分类研究

为了实现高分辨率遥感影像自动分类及进一步提高非监督分类的精度和效率,提出了一种训练样本自动选取的面向对象自动分类方法。首先利用均值漂移算法对遥感影像进行分割,获取同质性分割单元;然后对分割对象进行多特征（光谱特征、纹理特征和形状特征）提取,基于特征向量的几何距离进行训练样本自动选择,进而利用支持向量机分类器得到分类结果。实验研究表明,提出的面向对象自动分类算法不但可以利用影像对象丰富的特征信息,而且较好地避免了“椒盐现象”,使自动分类的精度和效率得到较大提升。     

让心爱的RSS内容自动存档

用OPML文件订阅了丰富多彩的RSS资源是不是很兴奋,如果遇到了自己喜欢的RSS源就更值得庆祝一番了,自己喜欢的RSS源内容让Outlook 2007自动备份岂不更美哉?要自动保存RSS源,就在这个RSS源的名称上右击鼠标执行“属性”命令,在弹出的对话框中切换到“自动存     

基于词语关联的文本特征词提取方法

文本的特征描述是文本自动处理的基础工作之一,目前的文本特征描述一般采用加权VSM模型,该模型大都使用统计的和经验的加权算法,文本每一维特征的权重就是其TFIDF值,这种方法难以突出对文本内容起到关键性作用的特征,而且不能很好地揭示文本中词与词的关系。针对此缺点,提出了一种新的基于关键词语和词语共现频率的特征选择和权重计算方法。该方法在TF-IDF方法的基础上利用了文本的结构信息,同时运用互信息理论提取出对文本内容起到关键性作用的词语;权重计算则综合了词语位置、词语关系和词语频率等信息,突出了文本中关键词语的贡献,弥补了单纯使用TF-IDF权重函数进行计算的一些缺陷,并使文本的特征向量蕴涵了词与词的相关信息。通过采用KNN分类器进行实验,结果显示该方法比传统TF-IDF方法的平均分类准确率有明显提高。     

中文文本的意群分类算法

目前中文文本分类算法大多利用词语或词语映射为特征项的分类方式,未考虑中文语法语义的特点,导致分类性能较低。为此,提出中文文本的意群分类算法。通过中文依存句法分析结果制定规则提取意群,并作为特征项表示文本,进而采用支持向量机的方法对训练集进行学习,最终构建类别意群库对测试文本进行分类。实验结果表明,与基于词语的分类方法相比,意群分类算法在分类性能上平均提升3个百分点,平均查准率达到97%。     

基于MM分词算法与SOM神经网络的分类方法研究

针对文本信息的分类问题,提出正向最大匹配分词算法与自组织映射神经网络融合算法(MMSOM)。利用正向最大匹配分词算法对文本信息进行自动提取,设定关键词信息规范框架,将规范化后的文本信息量化结果作为神经网络输入,结合文本分词结果,实现分类对象信息提取与分类的自动化。将该算法应用于藻类水华领域专家分类问题,分类结果表明了算法的可行性和有效性。     

多源多目标扫掠体的全六面体网格自动生成算法

为实现多源多目标扫掠体六面体网格生成,提出针对该类形体的全六面体网格自动生成算法.该算法结合虚面和虚拟分解算法,将多源多目标扫掠体自动分解为多个多源扫掠子体;再采用多源扫掠网格生成方法生成各子体网格,整体网格则由各子体网格自动组合而成.文中给出了完整的虚拟分解算法,在虚拟分解流程中的"压印"环节利用改进的边界约束Delaunay三角化方法统一处理各类情形,避免了传统算法复杂的分类讨论.最后给出多个网格实例及其网格质量数据,验证了文中算法的实用性.     

采用代理和Ajax技术设计开发RSS个人信息聚合系统

RSS作为一种信息聚合技术,带来了全新的阅读体验。如何减少浏览器与服务器的交互时间,改善用户体验和自动确定用户的兴趣信息等是值得研究的课题。提出一种基于代理机制和Ajax技术的RSS个人信息订阅系统的技术框架。基于该技术框架能够实现个性化信息推荐,用户信息收藏夹管理和抽取Web信息等新颖的实用功能,并探讨了相关的关键技术。     

基于RSS的网络文摘管理系统的设计与实现

本文对搭建RSS网络文摘管理系统网站进行了简要的介绍。它主要实现用户管理、网摘管理、网摘分类管理、信息恢复、网摘加入RSS、修改密码等功能;并对数据库结构进行了较详细的分析。     

基于RSS的网络文摘管理系统的设计与实现

本文对搭建RSS网络文摘管理系统网站进行了简要的介绍。它主要实现用户管理、网摘管理、网摘分类管理、信息恢复、网摘加入RSS、修改密码等功能;并对数据库结构进行了较详细的分析。     

RSS与语义网研究

RSS正在把信息荻取的主动权还给用户,并在网络信息构建中得到越来越广泛的应用,这也标志着个性化信息聚合时代的来临.作为现有Web的扩展,语义网提供了一个通用的框架,允许跨越不同应用程序.企业和团体共享和重用数据.深入探讨了RSS及语义网的研究背景、特点与应用、相互间的关系、发展方向及可能面临的问题和挑战.     

基于STL文件的导管加工工艺信息的自动提取

导管加工工艺信息的自动生成对于实现导管加工的CAD/CAPP/CAM系统集成至关重要。文章针对弯管类零件的加工工艺特点,给出了导管加工工艺信息的自动生成算法。它直接利用CAD系统设计产生的导管数字化STL模型,自动判断三角面片的类型,生成面片间的拓扑关系,提取导管的几何参数信息,根据相应的工艺知识生成加工工艺信息。     

藏文字笔画编码排序的设想

藏文字符排序将被广泛应用于藏文文字信息处理的各个方面,包括字、词典的排序、系统软件和其他应用软件.试图对藏文的书写笔画排序规则做出较为正确、合理的归纳和富有逻辑性的描述,目的是为了找到一种在计算机里自动实现藏文笔画排序的算法模型,并打破了藏文字符仅依赖于音节部首结构排序的传统思维定式和框架.     

基于新闻类RSS文档的信息隐藏系统

分析新闻类聚合内容(RSS)文档的结构,提出一种基于新闻类RSS文档的信息隐藏方法。根据各新闻条目的先后顺序不会影响RSS文档使用的特点,利用标签模块的排列组合隐藏机密信息。同时选取另外2种基于XML的隐藏方法进行合理组合,构建一个基于多种隐藏方法的新闻类RSS文档的信息隐藏系统。实验结果表明,排序后的3种隐藏方法不会发生冲突,在提高隐藏容量的同时,具有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

基于改进词嵌入表示和卷积神经网络的银行智能派单系统的研究

银行智能派单系统的实现和功能完善,对银行提升客户满意度、提高突发事件处理效率、降低人工处理成本等非常重要。针对现有的基于Word2vec和TextCNN模型的银行智能派单系统进行了改进,针对特征词权重表达性弱,特征词类别及位置区分性弱等问题,提出基于改进TF-IDF加权的Word2vec词嵌入表示和卷积神经网络结合的银行智能派单系统:首先利用Word2vec模型得到输入事件单的词嵌入向量;再针对经典TF-IDF方法不具备类别区分性、位置区分性,也没有考虑极端频率特征词代表性的情况,提出改进型TF-IDF算法,计算每个特征词的权重,得到基于改进TF-IDF加权的Word2vec词嵌入表示;最后在卷积神经网络模型中进行训练,通过迭代训练最终得到分类器,利用分类器可对输入事件单信息自动进行系统类别的判断。实验结果表明改进词嵌入表示的银行智能派单系统分类模型的宏查准率、宏查全率、准确率以及宏F1值都得到进一步的提高。     

采用C#实现RSS订阅服务

RSS订阅服务让浏览者不用再花费大量的时间去浏览互联网上的海量信息,RSS订阅的提供者会收集和组织浏览者所定制的新闻,按照希望的格式直接传送到浏览者的计算机。本文分析RSS源文件结构,设计一种基于C#动态的RSS订阅系统。该系统在单位网站部署运行情况良好,达到实时更新、无需人工参与的应用效果。     

基于简易聚合技术对电子商务个性检索的应用

针对网页数量激增,网上信息资源庞大而繁杂的现状,介绍了个性化信息检索系统的发展及相关技术.并在介绍简易信息聚合技术(RSS)的含义和功能的基础上,利用 RSS 的信息聚合和信息推送两大基本功能,重点分析了基于 RSS 技术的对电子商务个性检索的应用.