基于主题句相似度的标题党新闻鉴别技术研究

针对目前网络上的标题党新闻,提出一种标题党新闻自动识别的算法。通过分析新闻网页构成的特点,抽取出新闻标题和新闻正文;以句子关系矩阵为基础,提出一种以语句为单位的主题句抽取算法;根据句子相似度计算结果来进行判断。实验表明,本方法的识别精度可达到80%,是一种有效的方法。     

基于句法依赖关系模板的术语相似度计算方法

针对现有基于语境特征的术语相似度算法在语境模板生成和匹配过程中存在的不足,提出基于术语的句法依赖关系自动构造术语语境模板,进而通过语境模板匹配计算术语相似度的方法。该方法既能减少语境模板的生成和匹配困难,又将术语语境特征较好地保留在模板中。针对新方法提出具体的实现步骤,并选取基因工程领域实验数据对新方法和现有典型方法进行对比评测。实验证明,新方法在计算效果方面具有明显提升。     

MeSH词表的语义相似度计算研究*

 借鉴Rodriguez和Egenhofer提出的语义相似度计算模型,结合医学领域主题词表MeSH的特点,提出MeSH主题词表中的语义相似度计算方法,实验结果证明该方法是有效的。     

一种基于知网的文档语义模型构建方法

文章提出一种基于语义知识库知网和向量空间模型理论的文档语义模型构建方法,论述知网知识描述方式 的特点,提出一种滑动窗口语义消歧算法,利用知网的义原层次体系对文档模型进行语义化处理,根据语境确定语义, 将模型特征项转换为关键词的义项,较好地解决了由于自然语言中存在的同义、近义、上下位等语义关系而产生的模型 偏差问题。通过计算义项相似度,加权得到文档相似度。实验证明,该方法较好地描述了文档特征,能够达到良好的聚 类效果,是切实可行的。     

适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制

高维、稀疏的用户-项目评分矩阵对基于项目的协同过滤推荐算法造成严峻的可扩展性问题.传统的解决方法是离线计算项目相似性并保存在系统中以供算法调用,但是不能充分利用最新评分数据以体现用户兴趣的变化.针对上述问题,提出了适合在线应用的协同过滤项目相似性增量更新机制,使得推荐系统在当前用户提交项目评分之后,能够实时完成相应项目与其他项目之间的相似性数据更新,从而推荐系统可以基于最新的项目相似性数据进行推荐处理,以适应用户兴趣的变化.实验结果表明,本文提出的项目相似性增量更新机制能够有效提高基于项目的协同过滤算法可扩展性.     

基于层级概念图的心智模型测量研究:以网站商品分类搜索为例

网络界面信息的可理解性影响用户搜索效率,心智模型理论是用户理解的重要研究方向.通过交互设计中表现模型和心智模型的差异理论来解释用户理解与网站信息表达不一致现象的内在机制,并对这一内在机制进行实验观测与分析,探索心智模型测量及其与表现模型相似性测量的方法.本文以电子商务商品分类搜索为背景,对个体心智模型测量方法进行探索,具体通过设计分类搜索模拟实验平台以及层级概念图,记录用户心智模型的动态变化;通过改进现有的字符串相似度计算方法探索以对用户心智模型与网站分类表现模型差异进行评价,由此揭示网站分类搜索中用户心智模型变化的内在特点.     

A comparison of journal similarity across six disciplines using citing discipline analysis

A similarity comparison is made between 120 journals from five allied Web of Science disciplines (Communication, Computer Science-Information Systems, Education & Educational Research, Information Science & Library Science, Management) and a more distant discipline (Geology) across three time periods using a novel method called citing discipline analysis that relies on the frequency distribution of Web of Science Research Areas for citing articles. Similarities among journals are evaluated using multidimensional scaling with hierarchical cluster analysis and Principal Component Analysis. The resulting visualizations and groupings reveal clusters that align with the discipline assignments for the journals for four of the six disciplines, but also greater overlaps among some journals for two of the disciplines or categorizations that do not necessarily align with their assigned disciplines. Some journals categorized into a single given discipline were found to be more closely aligned with other disciplines and some journals assigned to multiple disciplines more closely aligned with only one of the assigned disciplines. The proposed method offers a complementary way to more traditional methods such as journal co-citation analysis to compare journal similarity using data that are readily available through Web of Science.     

基于模糊语义距离的多媒体信息检索方法研究

与传统的数据库精确查询不同 ,多媒体信息检索的查询条件是不完备的。本文叙述利用模糊语义距离来检索多媒体数据库中信息的原理、算法 ,并将模糊相似测试作为检索结果判断标准 ,最后通过一个示例来说明本方法的使用。     

基于语义的半结构化P2P网络

如何利用具有本体标注的结构化文档中的语义信息组织P2P网络,提供对基于语义的信息共享与查询的P2P网络支持,是当前P2P网络的研究热点之一.本文提出采用Peer所存储文档中的加权本体概念向量作为Peer的特征向量,通过相似度计算将Peer聚成Peer组,从而构造基于语义的半结构化P2P网络.用户的查询请求由各Peer组内的组服务器负责路由转发,组服务器计算查询请求与各路由表项之间的相似度,将查询向最有可能包含查询目标的Peer组转发.文中较全面地阐述了本体概念局部和全局权重的计算方法.由于P2P网络拓扑的建立过程和查询路由过程均基于语义信息,使得网络的各项性能与基于关键字处理的P2P网络相比,得到了较大的提高.     

基于项目分类预测的协同过滤推荐算法

在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性.