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  • 基于勾股模糊语言幂加权平均算子的多属性群体决策方法

    分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》

    摘要: 针对多属性群决策问题,采用能够方便专家参考语言集信息进行评价并且取值灵活的勾股模糊语言集进行了处理。首先,基于语言集和勾股模糊集的距离测度给出了勾股模糊语言数距离测度的定义与相关性质;然后,以勾股模糊语言数的距离测度作为幂均(PA)算子的距离度量,提出了勾股模糊语言幂加权平均(PFLPWA)算子用以对群决策过程中不同专家评价矩阵进行融合,并同时在融合过程中考虑专家评价的差异性;最后,基于PFLPWA算子构建了勾股模糊语言环境下的群体决策新方法,并通过案例分析检验了PFLPWA算子应用于群决策中的有效性和适用性。

  • 基于图像语义的用户兴趣建模

    分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》

    摘要: 【目的】社交网络环境下的用户兴趣建模是好友推荐、精准营销的关键, 利用微博用户分享的图像, 提出一种基于图像语义的用户兴趣建模方法, 旨在更加准确地预测用户的真实兴趣。【方法】在获取新浪微博用户图像数据的基础上, 使用图像的高层语义表达用户兴趣特征, 基于这些特征使用SVM 训练得到图像语义分类器进行预测。【结果】实验结果表明, 本文建立的模型能够较为准确地预测用户真实兴趣, 169 位用户分类的准确率达到97.38%, 召回率为98.92%, F 值为98.14%。【局限】由于实验图像数据集有限, 未能完整地覆盖用户所有的兴趣类别。【结论】该模型能够基于用户分享的图像较为准确地预测用户兴趣, 表明了图像高层语义的有效性, 同时为图像高层语义应用研究提供了一定的理论和技术基础。

  • 查询专指度对检索效果的影响研究

    分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》

    摘要: 【目的】针对不同查询专指度语句的检索效果进行全面分析, 为改善搜索引擎性能、提高用户检索体验提供借鉴。【方法】基于TREC Web Track 查询语句, 人工构建查询专指度标注集, 选用语言模型狄利克雷平滑、语言模型线性插值平滑和BM25 三种模型, 以常用的信息检索评价指标为基准, 探讨查询专指度强弱对检索效果在不同层次上的影响。【结果】在最靠前的几条检索结果中, 强弱专指度查询语句的检索效果差异最大, 强专指度的检索效果要明显好于弱专指度。【局限】仅在TREC 数据集上进行实验测试, 还需在其他数据集上进一步检验。【结论】搜索引擎在专指度这一维度下, 应重点关注最靠前的几条检索结果的准确性, 以此为切入点改善检索模型。

  • 标准文献知识服务系统设计与实现

    分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》

    摘要: 【目的】建设面向知识层次的标准文献服务系统, 推进标准文献信息服务的知识化进程。【应用背景】标 准文献知识服务系统能够对标准文献中的知识单元进行语义抽取, 依据标准文献知识之间的关联关系进行有效 组织, 并为用户提供面向知识层次的标准文献信息服务。【方法】采用光符识别、自然语言处理、信息可视化等 技术实现标准文献的语义组织、知识抽取、本体构建、知识图谱、本体检索等功能。【结果】用户利用标准文献 知识服务系统, 能够获得面向知识层次的标准文献信息服务, 包括标准知识图谱和基于本体的标准知识检索服 务【结论】标准文献知识服务系统能够改善用户体验, 满足用户的标准文献知识需求。

  • 基于相关性的跨模态信息检索研究

    分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》

    摘要: 【目的】梳理基于相关性的跨模态信息检索中的基本策略和核心问题, 从提升检索效果的角度探讨偏最小二乘法用于特征子空间投影的优劣。【方法】在Wikipedia 跨模态信息检索数据集上, 分别采用LDA 和BOW 模型作为文本和图像资源的特征表达方式, 以余弦距离作为相似度度量方法, 利用最小二乘法替代典型相关性分析法学习特征子空间投影函数。【结果】从P@K、MAP 和NDCG 三个检索评价指标上, 对比分析典型相关性分析、偏最小二乘回归、偏最小二乘相关三种特征子空间投影法对跨模态信息检索结果的影响, 结果表明偏最小二乘相关法具有最佳效果。【局限】偏最小二乘法在处理数据时假设数据之间的关系是线性的, 数据基向量之间是正交关系, 因而无法解决非线性、非正交问题。【结论】使用偏最小二乘相关法学习的特征子空间投影与原始空间信息的一致性更强, 跨模态信息检索结果更稳定。