缺陷查找在软件需求文档模糊评估中的应用

针对自然语言描述的需求文档存在字面二义性和理解歧义性,提出了软件需求文档的缺陷模型以及评估方法.根据各个模糊子特性的严重等级划分、缺陷修改优先级以及需求文档中各个部分的相对重要程度,结合三角模糊隶属度的层次分析法给出各自的缺陷权重.利用加权缺陷密度来评估需求文档各个部分以及整个需求文档的描述质量.实验结果表明,该模型较大提高了模糊缺陷查找的准确率、查准率、覆盖率,具有较好的可行性、实用性.     

基于MapReduce的SVM改进算法及在邮件过滤中的实现

针对海量文本邮件的挖掘过滤需要更大的存储空间、以及更强的计算能力,提出一种基于Hadoop云计算平台的垃圾邮件过滤方法.其思想:把相对孤立的数据集合并成易于云平台处理的大文件集合;依据评估函数构建文本向量,将邮件转换为结构化的描述;基于MapReduce分布式编程模型改进SVM算法,利用集群整体的计算能力求解最优平面.实验表明:该方法能利用廉价的计算机集群代替昂贵的高性能机器实现海量邮件数据的挖掘过滤;并且,分类效率能随着集群规模的扩增而提升较快.     

基于医学本体的语义相似度算法研究

基于本体的信息检索技术能够提高在复杂环境中的信息检索效率,而语义相似度计算是基于本体的信息检索技术的关键技术。在医疗领域本体的基础上,通过分析讨论了概念间的语义相似度与相关度,并对概念间的语义相似度与相关度的影响因素进行研究,提出了一种计算医疗概念间的语义相似度及相关度的数值,并得到两者综合值的计算模型。实验结果表明,该模型能够提高相似度数值的有效性,并通过对相似度数值的计算体现出医疗领域概念间的复杂关系。