结构化信息的去重方法

针对载有结构化信息的网页,提出一种基于学习的去重方法。通过先期准备的样本定义分类器,根据分类器对页面中结构化信息的不同属性字段进行分类和距离计算,计算出整个信息对象和已分类样本信息的距离,以这些距离与阈值的大小关系判断该信息对象是否重复。     

基于SOA居民健康档案与数据挖掘技术研究

传统基于业务管理的离散系统建设,已无法满足区域医疗卫生信息共享和业务协同的需求。区域卫生信息化正向着整合性、遍在性、扩展性方向发展,既满足卫生行业发展和管理的需求又能整合现有的系统保护之前的投入,就需要顶层规划的架构能具备高兼容性和高可扩展性,SOA体系架构将是一个很好的应用。文中结合基于SOA居民健康档案管理系统(EHR)的实际应用,给出了利用Web Service实现SOA的有效方法,平台以服务居民为中心,同时,兼顾卫生管理和辅助决策研究的数据挖掘利用,将是行业整合平台的发展方向。     

基于主题模型的位置感知订阅发布系统

随着移动互联网的迅速发展和智能手机的普及,基于位置感知的订阅发布系统在工业界和学术界引起了广泛重视。现有系统主要处理海量空间数据下订阅与事件的查询匹配问题,其匹配模型主要是基于空间关键字之间的相似性,鲜有研究考虑语义相关性。为了探索并实现订阅发布系统在语义上的查询与匹配,提出了一种基于主题模型的位置感知订阅发布系统。 首先, 该系统利用主题模型对订阅发布系统中的关键字进行主题映射。然后,设计了一种两步分区索引结构RPTM-trees,并使用该索引结构为订阅的主题集合和空间信息建立索引。RPTM-trees根据主题集合的主题个数及关键主题对订阅进行两步分区索引,使其对订阅的分区能力更强,从而显著提升查询匹配的效率。最后,在高流速的事件流、千万级订阅数据集上进行了实验,实验结果表明所提方案是稳定和高效的。     

基于掘进机随掘震源的巷道侧前方断层成像技术

基于掘进机随掘震源的地震超前探测,以掘进机切割煤壁和岩石时产生的地震波作为震源,通过在巷道内长时间连续采集地震波并从中寻找反射波实现巷道超前探测。为了使用连续的随掘地震数据实现巷道前方的地质异常体成像,分析了随掘反射波成像的原理,将数据处理和成像的过程分成了5个主要步骤,首先将随掘数据划分为多个一定长度的时间片段并对每个时间片段进行分析,从中挑选出掘进机正常工作时间较长的片段,通过与参考巷道互相关获得脉冲化记录,再依据每个脉冲化记录中直达槽波的信噪比筛选出合格的脉冲化记录,最后,采用基于射线的绕射偏移法对巷道前方和侧帮区域进行成像。并在阳煤榆树坡矿1215工作面回风巷内开展了随掘探测试验,由布置在煤壁内的检波器采集多日的随掘地震数据,对数据进行了处理和成像。结果表明:将掘进机随掘震源地震数据脉冲化后采用绕射偏移法可以实现掘进面侧前方断层的成像;随掘地震数据中包含大量无效数据,评价数据质量并筛选数据是提高成像质量的重要步骤;直接对掘进工作面前方成像缺乏理论依据,由成像结果推断侧前方断层与巷道延伸线的交点可实现巷道正前方断层位置的预测。     

Deep Web查询接口的自动判定

传统搜索引擎仅可以索引浅层Web页面．然而在网络深处隐含着大量、高质量的信息，传统搜索引擎由于技术原因不能索引这些被称之为Deep Web的页面。由于查询接口是Deep Web的唯一入口，因此要获取Deep Web信息就需判定哪些网页表单是Deep Web查询接口。文中介绍了一种利用朴素贝叶斯分类算法自动判定网页表单是否为Deep Web查询接口的方法，并实验验证了该方法的有效性。     

基于世界知识的深网数据源增强分类模型

针对传统词袋方法在深网(Deep Web)数据源分类应用中的局限性,提出一种基于世界知识的Deep Web数据源增强分类模型,通过对外部知识库的主题分析,建立特征映射,构造基于领域概念的辅助分类器,丰富Deep Web查询表单的特征集合。基于Wikipedia百科知识库对真实Web数据进行分类。实验结果证明该模型有效。     

Deep Web中基于表单特征的松弛方法

在Deep Web数据集成系统中进行查询松弛时,面对众多异构数据源的属性,如何来判断松弛的先后顺序目前没有很好的方法.根据表单特征来判定属性的重要程度,提出一种针对Deep Web环境的属性松弛顺序判定方法.同时在结果的排序过程中考虑影响松弛结果与查询条件相似性的主要因素,提出了一种更为高效的排序方法.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于DOM树与领域本体的Web抽取方法

为解决异构DeepWeb结果页面中数据区域及数据记录的自动抽取问题,提出一种基于DOM树与领域本体的Web抽取方法。利用数据内容特征以及领域本体库标记DOM树的节点,按照结果页面展示规律定位数据区域,根据改进的简单树匹配算法,定位数据区域及数据记录。实验结果表明,该方法定位数据区域及数据记录的F-measure值比传统的抽取方法高2.93%~6.67%。     

采场全生命周期及其应力的时空演化特征分析

井工开采过程中采场应力的分布及演化规律对于回采巷道及工作面围岩的稳定性控制至关重要。本文将开切眼到停采的全部过程称之为采场全生命周期,且将采场应力分为工作面超前支承应力和工作面顶板应力两部分,基于材料力学建立了采场全生命周期内覆岩结构模型得到了不同阶段超前支承应力的力学函数;借助UDEC软件来分析采动过程中覆岩结构的时空演化过程和超前支承应力的动态演化特征,得到了工作面超前支承应力和工作面顶板应力的协调非同步演化特征,认为单个周期来压内超前支承应力峰值会在空间和时间上超前于工作面顶板应力峰值出现,且二者均表现出周期来压前大于来压后的规律,在采场全生命周期内在采动达到非充分采动和充分采动交界点阶段先后达到极值,因此依据采场应力的演变规律将采场全生命周期分为发生期(Ⅰ)、发育期(Ⅱ)、稳定期(Ⅲ)3个阶段:发生期(Ⅰ)对应的是开切眼至基本顶初次来压,采场应力保持稳定的缓慢增长;发育期(Ⅱ)对应的是周期来压至非充分采动与充分采动阶段的交界点,采场应力保持不同的增长速率;稳定期(Ⅲ)对应的是充分采动直到停采阶段,采场应力保持着较为稳定的波动;通过对采场全生命周期及其应力的演化特征分析及划区可以预先对回采过程中的高位应力区进行判定,及早采取相应的措施,为采场的安全提供保障。     

基于图注意力网络的下一个购物篮推荐

购物篮是用户在一次购物中一系列物品的集合。在下一个购物篮推荐中,可以根据用户的历史购物篮序列推荐出用户接下来购买的物品集合。受图注意力网络的启发,利用该网络建模购物篮中的物品联系,得到含有物品关系的购物篮表示;为了建模用户的短期兴趣,设计一个固定大小的移动窗口,融合最近几个连续购物篮的用户偏好;融合经过循环神经网络的篮子表示、全局和短期的用户购物偏好得到最终的推荐。在两个公开数据集上进行实验,结果表明该算法可有效提高下一个购物篮推荐精度。