基于扩展模糊概念网的信息检索结果个性化的研究

电子文档和用户的增长导致了信息检索结果个性化模式的创新,从而更好地为用户偏好服务.个性化的内容检索旨在改善检索过程中考虑个别用户的特殊兴趣.本文提出了一种基于扩展模糊概念网的信息检索结果的个性化的新方法.在这种方法中,网页和用户偏好都将以扩展模糊概念网形式表示.扩展模糊概念网可看作是关系矩阵和关联矩阵模型,关系矩阵中的元素代表模糊概念间的关系,关联矩阵中的元素表明概念间的关联度.这种方法的好处是能找到用户查询的绝大多数文档并且更灵活、更好地显示给用户.     

改进的模糊层次分析法在数字图书馆评价中的应用

随着图书馆数字化的进一步发展,数字图书馆的综合评价逐渐成为国内外研究热点。本文从三标度法出发,建立优先判断矩阵,将定性与定量相结合,用改进的模糊层次分析法进行综合评价,促进数字图书馆的发展和完善。     

基于模糊综合评价法与AHP的企业内部控制评价研究

基于模糊综合评价法与AHP法,构建了企业内部控制的绩效评价模型,此模型适用于企业内部控制与风险管理工作的自评估与改进工作。根据CMMI的模型原理,将企业风险工作划分为5个成熟度等级,并采用AHP法设定了绩效评价指标的权重,同时利用模糊综合评价法有效地解决了内部控制评价中定性指标偏多的问题。最后,将内部控制的评价模型应用到企业风险的自评估工作中。     

基于三角模糊数的高校图书馆服务质量评价指标权重值研究

针对现在高校图书馆服务质量评价指标测量方法不客观的问题,依据三角模糊数的基本原理,结合图书馆的评价指标,利用图书馆服务质量的调查问卷,通过数据采集,统计分析服务质量评价指标的重要性调查结果,构造三角模糊函数,用重心解模糊化法求解权重值的大小,利用权重值来量化图书馆服务质量评价指标的重要程度,进而分析读者对图书馆需求的变化。     

基于本体知识库的模糊信息检索研究

信息检索采用知识组织可提高返回语义相关的文档数量与初始用户查询相关度的质量。文章提出的模糊信息检索模型可为信息检索提供一种编码知识库结构,该知识库由多相关本体组成,本体的关系表示为模糊关系。在这种知识组织中使用一种新方法来扩展用户初始查询和索引文档集,独立表示本体以及概念间的关系。实验结果表明,与另一经典的模糊信息检索方法相比,提出的模型具有更好的整体性能比。     

基于群决策的高校图书馆信息化水平综合评价

本文构建了高校图书馆信息化水平综合评价模型,利用层次分析法融合决策专家个人权重确定了各评价指标的权重,研究了TOPSIS方法在高校图书馆信息化水平评价方面的应用,为多个高校图书馆信息化水平高低的综合排序提供了方法。最后以五所高校图书馆为例进行了实例研究,应用结果表明,该模型能够较好地用于多个高校图书馆信息化水平的评价。     

图书购置经费分配模型与自动选书方法研究*——以高职高专图书馆为例

首先通过对高职高专图书购置经费主要影响因素的分析,用模糊数学分类和综合评判的方法得出图书经费相对公平分配的模型,即图书经费一次可分配为工科、文理商科、公共学科或其它等三个模块;再把它们二次分配到模块中各系的每个专业;最后通过计算机自动选书的结果验证其科学性、先进性和实用性。     

基于模糊规则推理的主题资源搜索系统设计与实现

本文在分析用户网络浏览行为的基础上,从用户的专业知识经验出发设计了用以控制、引导网络蜘蛛行为的专家知识库,利用模糊规则推算法,在进行网页下载的同时对网页中的URL主题相关度进行预测的同时对相应的资源进行模糊规则分类.文章并以基础教育资源搜集为例对该算法进行了实现,通过对先后两个版本的系统性能的分析和比较,结果表明,使用模糊规则推理算法,进行URL相关度预测可以有效提高主题资源搜集的速度,采用二次分类的办法可以进一步提高资源分类的准确度,从而提高主题资源搜索系统的整体性能.     

基于粒子群的模糊C均值文本聚类算法研究

利用模糊C均值算法解决文本聚类问题时,随机选取的初始聚类中心和聚类数会导致不同的聚类结果,且容易陷入局部最优。提出利用粒子群优化算法确定模糊C均值的初始聚类中心,并通过向量空间模型和特征提取,再利用模糊C均值进行文档聚类。实验表明,这种基于粒子群的模糊C均值聚类算法迭代次数少,能解决经典模糊C均值算法对初始值敏感和易陷入局部极小的缺点,且聚类速度和效果得到明显提高。     

基于论文合作关系的科研项目专家回避模型研究

[目的/意义]针对科研项目评审专家选取工作中的回避问题,试图提出一套可行的用于确定回避专家的模型方法,避免人际关系对评审工作的干扰,保障科研评价的规范性和公正性。[方法/过程]首先以专家与申请人之间的论文合作关系为切入点,以合作强度、合作作者深度、方向匹配度和评审业绩为主要指标;然后采用综合权重和修正TOPSIS法对各指标进行分析,构建面向科研项目的专家回避量化模型;最后根据规定的专家组成员数量,考虑年龄、机构、性别等分布情况,明确应该回避的专家。[结果/结论]经检验,该模型在给出回避专家名单时,可以有效避免"唯合作论"的问题,回避理由充分,符合科技管理部的专家选取要求,能够为专家遴选工作提供一定的决策支撑。