中联橡胶有序策展搭建平台

中国国际橡胶技术展览会和亚洲埃森轮胎展览会满载着参展商的信任与支持走过了“十二五”开局之年，展览会主办方——中联橡胶有限责任公司正以全新的服务理念，繁忙而有序的实施着的2012年的海内外展览组办实施规划。     

可分性判据在中文网页分类中的应用

提出了一种改进的基于统计的中文网页的分类算法。通过对传统的基于计算相似度文本分类方法和基于贝叶斯模型文本分类算法的研究，我们对贝叶斯模型分类算法进行了改进，提出了利用一种基于概率分布的可分性判据分类方法，即用类别密度函数似然比来增加特征词的可分性信息的算法。通过对计算相似度方法，贝叶斯方法及改进的贝叶斯方法的对比实验表明，改进算法可以使类与类的间隔最大化，因而具有较高的分类精确率和召回率。     

蓝牙系统服务发现协议（SDP）的分析和应用

从应用的角度先介绍了蓝牙系统的SDP，然后对蓝牙设备间如何通过SDP进行服务的查询作了详细的讨论，最后提出了蓝牙技术的一些新型应用方案。     

基于检索历史上下文的个性化查询重构技术研究

基于检索历史隐式地学习用户偏好是个性化检索研究的热点,而根据用户检索历史重构新的查询输入是其中主要的研究内容。已有的研究在利用检索历史进行查询重构时,通常不区分检索历史中的内容是否与当前查询相关,而是将全部检索历史视为整体,因而使重构后的查询含有较多噪声。该文基于相关词语在上下文中大量共现的特征,将用户历史检索结果的网页摘要作为上下文语境,结合用户点击,选择检索历史中与当前查询共现程度最高的词语重构查询模型。对初始检索结果重排序的实验表明,该方法可以有效地选择相关词语,减少噪声。用p@5和NDCG两种指标评价,比最好的基准系统分别相对提高12.8%和7.2%,比初始排序结果相对提高 26.0% 和11.4%。     

基于社会网络的人名检索结果重名消解

人物重名现象十分普遍,搜索引擎的人名检索结果通常是多个同名人物相关网页的混合.该文依据同名的不同人物具有不同的社会网络的思想,利用检索结果中共现的人名发现并拓展检索人物相关的潜在社会网络,结合图的谱分割算法和模块度指标进行社会网络的自动聚类,在此基础上实现人名检索结果的重名消解.在人工标注的中文人名语料上进行实验,整体性能达到较好水平,图聚类算法能帮助连通社会网络的进一步划分,从而提高消解效果.     

基于宏微观重要性判别模型的时序多文档文摘

时序多文档文摘是针对新闻领域跨时段的相关文档集,即系列新闻报道进行问题无关的、抽取式文摘.根据系列新闻报道不同细节层次的时序特性.提出一种基于宏微观重要性判别模型的内容选择方法.从宏观和微观角度挖掘信息随着时间进化的时序特性,以指导时序多文档文摘的内容选择.首先通过宏观模型确定重要的时间点,然后通过微观模型在重要的时间点选择重要的句子,从而更有效地获取文摘.实验证明该方法是有效的.     

基于潜在语义索引和自组织映射网的检索结果聚类方法

随着互联网的不断发展和数据量的不断增加,搜索引擎的作用日益明显,用户更多地依靠搜索引擎来查找需要的信息.利用潜在语义索引(LSI)理论和自组织映射神经网络(SOM)理论.提出了一种文本聚类的新方法——LSOM.该方法应用SOM网络来实现检索结果文本聚类,不必预先给定类别个数,具有聚类灵活和精度高等特点;同时,该方法应用LSI理论来建立向量空间模型.在词条的权重中引入了语义关系.对于高维的文本特征向量,消减原词条矩阵中包含的噪声,提高聚类速度.LSOM使用一种新的类别标签提取方法.并将提取的标签用于解决SOM基本类划分问题,算法在类别标签和聚类效果评价指标上都比已有的算法有所提高.     

基于联想一键恢复技术的一种多系统引导方案

计算机系统的备份与还原技术是保护计算机系统的重要方法。文章结合联想品牌机上使用的一键恢复系统的原理,重点介绍了一键恢复技术的实现方法,深入剖析系统的引导过程,给出一种更易用的多系统引导方案,并用Windows PE+Ghost方式来替换联想的一键恢复系统,从而提高系统备份和还原的效率。     

椭圆的四圆弧接近算法

本文提出了四条圆弧近似代替椭圆,利用画圆弧算法中其主循环中无乘、除、开方等运算的优点,使画椭圆的计算量大大减少。本文同时对该近似算法所产生的误差进行了分析。     

基于二元分类的复述搭配抽取

以动宾关系的搭配为例研究复述搭配的抽取.具体地,该方法将复述搭配抽取视作二元分类问题,并综合使用了基于翻译、词典、极性词以及网络挖掘的多种特征.实验结果表明,所采用的二元分类方法对于抽取复述搭配是行之有效的,其中使用的各种特征对于提高复述搭配抽取的效果皆有帮助.利用该方法,共抽取出28万余对的复述搭配,其准确率超过70%.进一步的实验结果表明,使用抽取的复述搭配,可以为约40%的句子实现复述生成,从而说明了该方法的实际应用价值.