一种基于广度优先搜索的社区发现方法

由于当前的算法不能很好地将网络的联通性和单个节点的属性综合考虑,分析了凝聚和分裂层次聚类经典算法的局限性,从而给出边的载荷、边的权重、连接度门限、图形分割等定义.综合考虑网络的拓扑结构和边的权重关系,提出了基于广度优先搜索的社会网络社区发现算法SoNetCD.算法通过删除社区之间的边而得到社区结构,它对社区之间的边判断准确,对社区内部的边误删率低.运用经典数据集进行实验的结果表明,该算法具有比经典GN算法更好的结果.     

模糊知识发现中数据采掘的概念树方法

数据采掘是数据库中知识发现的核心 ,概念树方法是数据采掘较常用的方法之一 ,该文详细描述了该方法在模糊性问题中的应用     

一种结合K-Means的层次化的搜索结果聚类方法

针对用户在搜索结果列表中寻找所需信息困难的问题,在分析了Web搜索结果的特点的基础上,提出了一种结合K-Means的层次化方法对搜索结果进行聚类,并通过向用户提供查询结果的类别标签分类显示结果,从而大大提高可浏览性.同时,在该方法的基础上设计并实现了一个搜索结果聚类原型系统,实验结果表明新方法是可行的.     

利用标签的层次化搜索结果聚类方法

为了提高搜索引擎返回结果的可浏览性,满足用户对查询质量的要求,提出了一种层次化搜索结果聚类方法.首先,从搜索引擎的返回结果提取出文档集,并对每一个文档进行词干化、去除停用词等操作.然后,根据词共现信息来发现文档集中的频繁2元组,再将2元组扩展为n元组,对所有元组进行去冗余、重要性排序,从而获得候选聚类标签.最后,基于该标签对返回结果中的文档进行分配与聚集,形成层次化聚类结果.实验结果表明,所提方法可以通过获得的准确、可读性较好的聚类标签,帮助用户有效地浏览搜索引擎返回的结果.与Vivisimo、STC、Lingo算法比较,以及在多个评价指标上的综合实验结果也表明,该方法是有效的.     

面向探索式搜索过程的查询推荐

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要工具,但是传统的推荐方法对于探索式搜索的推荐效果不好.针对此问题提出了一种新的面向探索式搜索过程的查询推荐方法,即根据用户搜索的行为模式,通过试探性查询重构和确认性查询重构两个过程,对探索式搜索过程进行建模,并根据影响探索式搜索过程的三种因素提出了一种排序算法,将确认性子查询中的查询推荐给用户.通过与传统推荐方法的对比实验验证了本模型及其推荐方法的有效性.     

二进制概念聚类方法及其应用

研究了二进制概念聚类相似度定义,在正特征距离(PAD)的基础上,提出了广义正特征距离(GPAD)用于计算样本之间的相似度,并将系统聚类算法应用到实例中,所得结果与PAD距离比较,取得较好的效果。     

构建“两优一创”探索发现式教学模式的思考与实践

本文对课堂教学进行了深入研究,在教学实践的基础上,经过理性思考,构建了“优化教学设计,优化教学媒体,创设激励情境”探索发现式教学模式。     

一种基于概念相似度的文本模糊聚类方法

文本挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域。基于形式概念分析和概念相似度,给出了一种新的文本模糊聚类方法。该方法不仅考虑了关键词之间的语义关系,而且通过非距离计算得到模糊相似矩阵。可根据不同要求,得到不同的聚类结果,具有较好的灵活性。最后通过实例,说明了给出算法的可行性。     

云计算环境下可视化探索式搜索引擎的研究

针对目前搜索引擎返回的信息量过大且缺乏语义关联等问题,提出了一种云计算环境下的可视化探索式搜索引擎模型.该模型通过对元搜索引擎返回的原始信息在云计算环境下语义相似度的计算和语义链的构建,采用探索式搜索方法为用户获取个性化的结果.与传统搜索引擎相比,其结果更加直观地表现了目标信息及其之间丰富的语义关系,该方法使用户能够更为自然而有效地在海量的信息中发现更符合其需求的目标.作为实验模型,还需要更多的元搜索引擎的支持,以及进一步计算优化语义相似度的算法,才能使该模型真正实用化.本研究为云计算环境下构建新一代个性化智能搜索引擎提供了理论和实践上的参考.     

基于概念分组的Web搜索结果聚类算法

为了便于用户浏览搜索引擎返回的搜索结果,快速有效地定位有价值的Web文档,提出了基于概念分组的Web搜索结果聚类算法.首先,建立特征词同现网络,利用概念分组技术挖掘特征词之间的语义关联,形成主题概念类;然后,计算文档与各概念类之间的距离,据此实现Web搜索结果的聚类;最后,综合考虑特征词在类内和文档集中的重要性进行类别标签的选择.实验结果表明本算法具有较好的聚类性能,明显优于k-均值算法,且产生的类别标签容易理解.     

生物序列模体发现的最优化模型

提出了生物序列模体发现的最优化模型,该模型适用于搜索资源(如计算时间)有限的情况,传统的模体发现方法可能在资源耗尽后仍不能得出任何结果.基于最优搜索理论给出了一种在有限的时间资源下的最优模体发现策略和算法实现,并得到了一些实验结果.     

基于概念检索的中文搜索引擎

随着Internet中文信息的增加，智能化引擎已成为中文检索技术未来的发展目标与趋势，概念检索作为一种实现技术有着广泛的应用前景，文中阐述了概念检索的意义，介绍了一种基于概念语义网络且针对特定领域的中文搜索引擎模型与实现。     

服务资源一体化发现原型系统

资源和服务的获取是当前互联网最主要的两种应用,几乎所有的网络活动都需要两者的支持.现有的服务或资源发现系统均是单独存在的,它们很少考虑服务与资源两者之间的关系.为了给用户提供更便利、一体的服务与资源查询处理机制,并能减少服务和资源两套处理系统带来的网络资源浪费,本文充分利用服务与资源两者之间的关系,发掘出两者之间的联系,提出并设计了基于语义的服务资源一体化发现原型系统.实验结果表明,服务资源一体化发现方法与传统的发现方法相比,提高了用户的满意度.     

概念格与粗糙集

概念格与粗糙集都是有效的数据分析方法，它们已广泛应用于机器学习、人工智能、知识发现等领域．概念格与粗糙集在数据分析方面有相似之处，并且粗糙集的一些概念包括等价类，上、下近似等都可以通过概念格来表示．论述了概念格与粗糙集之间的联系，建立了它们之间的关系，并通过实例进行了解释．     

论转变教育观念的重要性和切入点

教育观念转变是教育改革的先导,是当代教育发展的必然,是提高高校教师素质的核心。就新形势下转变教育观念的切入点提出了一些基本思路,以便进行深入的探讨很有必要。     

知识挖掘方法在板料冲压工艺设计中的应用

提出了从金属塑性成形数值模拟结果中挖掘知识的方法，简述了实现的步骤和采用的算法．以板料冲压成形工艺设计为例，进一步详细论述了如何采用所提出的知识挖掘方法从板料成形数值模拟结果数据中提炼新的工艺知识．该方法拓展了冲压工艺知识获取的途径．     

搜索引擎系统中搜索方法的设计

根据搜索引擎中的快速搜索方法，设计逻辑符号检索词组或短语的内容检索等7大类搜索方法，并用Java语言实现了其中的部分功能。     

基于信息系统的概念粒及其距离计算

在信息系统的基础上引人概念粒的概念,给出其规范的形式化方法,对概念粒的距离进行了定义,并研究了其距离的一些性质及应用.这些研究结果有助于理解粒的本质,能更准确的表述属性与对象之间的不确定性关系.