基于语义Web的网页推荐模型

如何使用语义 Web技术构建网页推荐模型是一个有着广泛应用前景的研究课题。语义 Web下的网页用本体标注 ,该模型自动采集被标注网页上的语义信息 ,利用网页中的标注信息和相应的本体概念对网页进行分类 ,将分类结果存放在数据库中。同时 ,在这个模型下 ,用户的兴趣存放在DAML (DARPA agent markup language)格式的文件中。通过用户兴趣和网页类别的匹配 ,就能够给用户推荐需要的网页 ,在推荐网页时 ,该模型还采用支持向量机用于分类用户。实验结果显示了该模型比传统的网页推荐模型准确率更高     

细粒度语义网检索

语义网的有向标记图数据模型决定其在内容检索方面与纯文本、超文本或半结构化文档检索存在较大差异.现有检索模型和相似度计算方法不能完全满足对语义网的检索和评价.该文以资源这种较细粒度作为检索单元,考虑查询关键字在资源内容中的频率和结构分布,提出一个细粒度语义网检索模型,并扩展了相似度计算公式和倒排索引结构.在语义网挖掘系统(semantic web aiding rich miningsystem,SWARMS)中实现了该模型及相关算法.在SourceForge和DBLP两个测试集上的实验表明,该模型能够结合语义网结构查询与基于关键字的内容查询,在相同查全率下查准率是单独应用结构或内容查询的两倍左右.     

Universal Rendering Mechanism Supporting Dual-Mode Presentation

XML is a standard for the exchange of business data that is completely platform and vendor neutral. Because XML data comes in many forms, one of the most important technologies needed for XML applications is the ability to convert the data into visible renderings. This paper focuses on the rendering of XML/XSL documents into a readable and printable format by means of a platform-independent process that enables high-quality printing of the product. This paper introduces the core components in the data rendering engine, the X2P server and different levels of object abstraction. The design pattern and the complete formatting and representation of the XSL stylesheet into different types of output formats in the X2P server are also given. The results show that the X2P sever simultaneously constructs the formatting object tree and the area tree in a very efficient design that saves execution time and memory.     

基于不同数据集的协作过滤算法评测

针对协作过滤算法评测中普遍采用单一数据集,该文将传统的User-based(近邻数为20)、Item-based、Itemaverage、Item user average和Slope One 5种算法应用于MovieLens和Book-Crossing两种数据分布特征不同的数据集。结果显示,在Movielens这种评分值相对比较稠密的数据集上,Slope One算法的预测精度最好;而在评分值相对比较稀疏的Book-Crossing数据集上,Item-based算法的预测精度最好,Slope One的预测精度最差。选择算法应根据用户和资源分布具体情况确定。     

高强砼抗压强度影响因素的研究

结合新疆砼原材料情况,运用砼常规工艺,采用掺加高效减水剂和硅灰的方法,配制高强砼。针对水胶比、硅粉掺量,单位用水量等影响高强砼抗压强度的因素进行试验研究,并得出相应有关结论。