排序方式: 共有14条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
虽然神经机器翻译模型使用大规模数据集进行训练能够改善翻译模型的表现,但是数据集中有关句子内容类别以及结构的信息并未得到充分利用,模型仍有提高空间.文章提出了一种基于句子分组的神经机器翻译模型架构,在训练之前,首先按照内容类别、句子结构信息对数据集中的句子进行分组,再使用组别标签和平行语料共同对模型进行训练,使得模型能够... 相似文献
2.
文本向量化是将文本转化为向量的代数模型建立过程,在文本处理领域具有重要的应用价值,是文本数据挖掘算法的关键环节。在著名的PageRank算法基础上,提出一种基于句中词语间关系的文本向量化算法。通过引入语义层面的词语关联来克服传统的基于词频统计数据的向量化方法语义敏感度不佳的缺陷。在不同的语料测试集上的实验表明,基于句中词语间关系的文本向量化算法有更高的准确率。 相似文献
3.
Android作为三大智能手机操作系统之一,由于其是开源性系统,因此成为了黑客攻击的重要目标。而木马作为一种隐蔽性、欺骗性很高的攻击手段,正在该平台上不断蔓延,虽然已经受到了广泛关注,但却没有很好的抑制方式。文中设计并实现了一种简单的木马原型。通过对命令接收,信息获取,数据回传,远程控制四个Android木马的主要功能的分析,提供了一种实现思路,并且详细阐述了该平台上各种信息获取方式,借此探讨Android系统的脆弱性,并期望能提出针对这种木马的防范措施。 相似文献
4.
随着经济全球化趋势的进一步演进,Internet产品和商业工具的不断更新以及新经济对社会生活的介入,Internet用户的数量有了极大的增长,整个网络的主干链路上每个用户的平均数据流量以指数规律上升,与此同时,新的网络应用和网络业务的层出不穷,更加剧了网络发展的日趋大型化、复杂化。 相似文献
5.
一种虚拟社区信任机制模型的构建方法 总被引:2,自引:0,他引:2
虚拟社区是网络社会化的重要产物,在众多网络应用中发展极为迅速.虚拟社区以现实社区为原型,社区成员间的交互行为很大程度上依赖于信任关系,稳定良好的信任环境对于虚拟社区的健康发展十分重要.通过分析虚拟社区的特性,结合现有实现机制的相关经验,在课题信任模型研究的基础上提出了一种基于结构化P2P网络环境的虚拟社区的信任模型构建方法.通过分析现实社会社区与虚拟社区的层次关系和映射关系,结合结构化P2P网络环境的特点和优势,使得社区构建更为真实合理,从而有效地提高了虚拟社区的运作性能. 相似文献
6.
传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,导致推荐结果较差.用户的社交关系信息能够体现用户之间的相互影响,将其用于推荐算法能够提高推荐结果的准确度,目前的社交化推荐算法大多只考虑了用户的直接社交关系,没有利用到潜在的用户兴趣偏好信息以及群体聚类信息.针对上述情况,提出一种融合社区结构和兴趣聚类的协同过滤推荐算法.首先通过重叠社区发现算法挖掘用户社交网络中存在的社区结构,同时利用项目所属类别信息,设计模糊聚类算法挖掘用户兴趣偏好层面的聚类信息.然后将2种聚类信息融合到矩阵分解模型的优化分解过程中.在Yelp数据集上进行了新算法与其他算法的对比实验,结果表明,该算法能够有效提高推荐结果的准确度. 相似文献
7.
8.
9.
10.
现实世界中的网络结构呈现出重叠社区的特征。在研究经典的标签算法的基础上,该文提出基于贡献函数的重叠社区发现算法。算法将每个节点用三元组(阈值、标签、从属系数)集合来表示。节点的阈值是每次迭代过程中标签淘汰的依据,该值由多元线性方程自动计算而来。从属系数用于衡量当前节点与标签所标识社区的相关度,从属系数的值越大说明该节点与标签所标识社区的关联性越强。在每一次迭代的过程中,算法依据贡献函数计算每个节点的从属系数,并生成新的三元组集合。然后依据标签决策规则淘汰标签,进行从属系数规范化。通过对真实的复杂网络和LFR(Lancichinetti Fortunato Radicchi)自动生成的网络进行测试可知,该算法的社区划分准确率高,而且划分结果稳定。 相似文献