信息网络中一个有效的基于链接的结点相似度度量

信息网络无处不在.通过把网络中的对象抽象为点,把对象之间的关系刻画为边,相应的信息网络就可以用图来表示.图中结点相似度计算是图数据管理中的基本问题,在很多领域都有运用,比如社会网络分析、信息检索和推荐系统等.其中,著名的相似度度量是以Personalized PageRank和SimRank为代表.这两种度量本质都是以图中的路径来定义,然而它们侧重的路径截然不同.为此,提出了一个度量 SuperSimRank.它不仅涵盖了这些路径,而且考虑了Personalized PageRank和SimRank两者都没有考虑的路径,从而能够更加体现出这种链接关系的本质.在此基础上对SuperSimRank进行了理论分析,从而提出了相应的优化算法,使得计算性能从最坏情况O(kn4)提高到O(knl).这里,k 是迭代次数,n 是结点数,l 是边数.最后,通过实验验证了 SuperSimRank 优于 SimRank 和 Personalized PageRank,同时验证了优化算法在各种情况下都是有效的.     

Vague集之间的相似度量公式及其应用

提出Vague集之间的一个新相似度量公式,例子表明该公式的分辨力是较强的。农业领域的应用实例进一步表明此公式是实用的。     

Statistical estimation of multiple measures of similarity

In this paper, statistical estimates for linear-fractional multiple measures of similarity of the K(T, C _Δ)-type are considered. Examples of computing multiple similarity measures, their standard errors, and confidence intervals are presented.     

Vague集相似度量及其在模糊数据检测中的应用

分析现有一些Vague集相似度量方法,并指出其不足。考虑在实际应用中,未知度对相似度量的影响,从动态的角度出发,挖掘未知度中包含的赞成与反对信息,提出了一种基于未知度的Vague集相似度量新方法,并将该相似度量方法应用于模糊数据检测中,通过实际应用说明该方法更加有效。     

面向工业应用的人像产品相似度评价方法

个性化人像产品的相似度问题一直是制约个性化人像产业发展的一大难题。现有相似度评价方法尚存在着一些不足,还难于应用于个性化人像产业中。为此,本文提出了一种面向工业应用的人像产品相似度评价新方法。首先,提出了基于相似三角形原理的个性化人像产品相似度的定义,为相似度评价提供了标准;然后根据相似度定义建立了基于特征权重的相似度模型,实现个性化人像产品相似度的定量化计算;最后提出了基于相似度模型的个性化人像产品相似度的评价方法,指出了面向应用的人像分区与权重确定、数据采集方法。个性化人像浮雕吊坠产品和三维扫描真人人像产品的验证实验表明,用该方法能够准确地评价产品的相似度,对于人像产业发展中控制个性化人像产品的质量以及解决制造商与客户的争议问题均具有较好的应用前景。     

Vague集之间的新相似度量及其在农业上的应用

提出Vague集之间的一个新相似度量公式,实例表明该公式的分辨力是较强的。农业领域的应用实例进一步表明此方法是实用的。     

基于PageRank的Lucene排序算法优化与实现

随着Web技术的迅速发展,提供个性化服务的搜索引擎技术受到用户的广泛关注,网页排序是其中的关键技术之一。本文利用PageRank算法对原有的Lucene网页排序进行了改进,设计并实现了关于手机信息搜索的个性化搜索引擎。实验结果证明,改进后的排序算法能够较好地提高信息检索的准确度,为用户带来了优于Lucene自身排序的搜索体验。     

New similarity measures of intuitionistic fuzzy sets and application to pattern recognitions

The concept of an intuitionistic fuzzy set (IFS), which is a generalization of the concept of a fuzzy set (FS), has been introduced by K. Atanassov. Although many measures of similarity between FSs have been proposed in the literature, those measures cannot deal with the similarity measures between IFSs. In this paper, first, the definition of the degree of similarity between IFSs is introduced. Then, several new similarity measures between IFSs are proposed and corresponding proofs are given. Finally, the similarity measures of IFSs are applied to pattern recognitions.     

类曲率在曲线相似性判定中的应用

提出一种基于类曲率的方法,并以其作为判定曲线相似程度的依据。该方法对基于曲率的方法进行了改进,在旋转、平移及等比例缩放变换下均有效。同时提出一种计算样条曲线匹配段落参数的方法,并应用于图像拼接、图像修补、图像中的物体检索等。实验结果表明了该方法的有效性。     

面向不确定数据模式指标的通用界值估算方法

针对约束模式挖掘中模式指标的界值估算问题,提出了一种面向不确定数据模式指标的通用界值估算方法。根据带有权值的不确定型事务数据库的特点,首先设计了面向常用模式指标的通用界值估算框架,其次给出了在该框架下对模式指标上界值的快速估算方法,最后估计了两种典型模式指标的上界值以说明其可行性。实验中对比了PHUI-UP算法分别结合事务加权效用值、所提方法估算所得的上界值和实际上界值后的运行时间和内存占用情况,实验结果表明所提方法可以通过占用较小内存和运行时间来实现模式效用上界值的估算。     

New similarity measures of intuitionistic fuzzy sets based on the Jaccard index with its application to clustering

A similarity measure is a useful tool for determining the similarity between two objects. Although there are many different similarity measures among the intuitionistic fuzzy sets (IFSs) proposed in the literature, the Jaccard index has yet to be considered as way to define them. The Jaccard index is a statistic used for comparing the similarity and diversity of sample sets. In this study, we propose a new similarity measure for IFSs induced by the Jaccard index. According to our results, proposed similarity measures between IFSs based on the Jaccard index present better properties. Several examples are used to compare the proposed approach with several existing methods. Numerical results show that the proposed measures are more reasonable than these existing measures. On the other hand, measuring the similarity between IFSs is also important in clustering. Thus, we also propose a clustering procedure by combining the proposed similarity measure with a robust clustering method for analyzing IFS data sets. We also compare the proposed clustering procedure with two clustering methods for IFS data sets.     

基于本体的概念相似度计算及其应用

提出了基于语义相似度和相关度的综合概念相似度计算方法.语义相似度考虑了语义距离和本体库特征,加入概念的信息量、概念的深度、概念的密度和不对称因子的辅助影响;语义相关度从直接相关、间接相关、直接继承和间接继承几个方面考虑.通过实验和两种传统的语义相似度计算方法进行对比,本方法能更好地区分本体树中不同关系的概念对,验证了该方法的有效性.     

图上下文及在图距离计算中的应用

图结构的特征提取及相似性度量是计算机视觉和模式识别中的重要研究内容。针对传统的方法对存在非刚性变换的图结构难以充分描述这一问题,给出一种基于图的上下文(GC)描述子的图结构信息描述及距离度量方法。首先,通过对图的边缘进行等距离散取样得到该图的采样点集;其次,基于图的采样点集给出图的上下文描述子;最后,采用推广的推土机距离(EMD)方法实现图的上下文描述子的距离度量。不同于图的编辑距离计算方法,所提方法不需要定义代价函数。实验表明该方法对于一些非刚性变换前后的图的距离计算具有较好的效果。     

个性化检索中的用户ontology及其构建

为使用户能够从信息庞杂的网络中方便准确地找到自己所需的信息，在传统检索技术的基础上，结合ontology及个性化检索技术的研究，提出个性化检索中用户ontology的概念，讨论了基于行为的用户描述文件的建立，并制定了个性化检索中语义关系的提取规则。最后在此基础上给出了用户ontology的构建方法，并通过比较实验说明了用户ontology在个性化检索中的有效性。     

A genetic algorithm and its parallelization for graph matching with similarity measures

Graph matching and similarity measures of graphs have many applications to pattern recognition, machine vision in robotics, and similarity-based approximate reasoning in artificial intelligence. This paper proposes a method of matching and a similarity measure between two directed labeled graphs. We define the degree of similarity, the similar correspondence, and the similarity map which denotes the matching between the graphs. As an approximate computing method, we apply genetic algorithms (GA) to find a similarity map and compute the degree of similarity between graphs. For speed, we make parallel implementations in almost all steps of the GA. We have implemented the sequential GA and the parallel GA in C programs, and made simulations for both GAs. The simulation results show that our method is efficient and useful. This work was presented, in part, at the Second International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita Japan, February 18–20, 1997     

协同过滤算法中的相似性度量方法研究

衡量用户的相似性是协同过滤算法的核心内容,用户间相似性的准确率对个性化推荐的结果会有显著影响。通过对用户-项目评分记录的分析,在比较pearson和jaccard相似性的基础上对相似性度量方法进行改进,并将该改进方法应用于MovieLens站点提供的数据集进行实证分析。实证研究表明,改进后的算法可以提高个性化推荐的准确性,并在一定程度上克服数据稀疏性对推荐质量的影响。     

Relative performances of similarity and dissimilarity measures

Similarity or dissimilarity coefficient is used to measure the groupability of clusters in group technology. This paper addresses the issues relating to the performance of a number of most commonly used similarity coefficients along with their important characteristics, appropriateness and applications to manufacturing and other related fields. Since all the coefficients are not suitable to evaluate all group technology problems, results collected from the available literature are compared according to their matching criteria. A new approach to measure relative performance of different similarity and dissimilarity coefficients is presented in this research. Numerical results are also presented to demonstrate the closeness of different similarity and dissimilarity coefficients.     

改进的RBF学习算法及其相似性应用

针对RBF网络梯度下降法容易造成网络收敛速度不够快和陷入局部极小的缺陷,引入一个具有步长先验知识的神经网络来动态调整梯度下降法中的学习步长.该算法中构造了两个RBF网络,分别设为A网和B网,其中A网具有步长先验知识.当B网络陷入局部极小时,则调用A网获得优化的学习步长,进而来提高B网络的收敛速度.实验结果表明了该算法的有效性和优越性.同时,该算法对相似性问题也有较好的解决能力.     

Vague集的相似度量及其应用

提出了一个Vague 集之间的相似度量公式,例子表明该公式的分辨力是较强的。在潜艇威胁等级判断中的应用进一步表明这个公式是实用的。