一种关联多本体的科技奖励检索方法

现有的科技奖励检索都是基于关键词的匹配,忽略了对用户查询的语义理解。针对传统信息检索存在的问题以及结合当前面向实际应用的基于本体的语义检索的特点,提出一种关联多本体的科技奖励检索方法。通过对科技奖励项目的领域本体构建,对概念相似度计算方法的改进及关联多本体概念,使扩展词语更能表达用户检索意图。实验结果表明,该方法对比传统查询检索和单独本体扩展检索获得了更好的召回率和准确率。     

基于线性回归模型与云模型的用户兴趣研究

在web信息服务中提供个性化服务时,一项非常重要的任务就是发现用户的兴趣．目前最有效的方法是通过用户的浏览行为发现用户兴趣．本文通过建立线性回归模型对用户兴趣度的计算方法进行改进,然后将用户兴趣度转化为云模型进行表示,并最终生成能准确表示用户兴趣度的新方法,从而使个性化推荐更加有效．     

基于Ontology和Jena的个性化E-Learning系统研究

介绍了E-Learning系统的若干关键技术,阐述了如何利用本体方法建立一种面向语义的非结构化教学资源的表示机制以及利用Jena推理机制进行非结构化教学信息的语义访问和个性化学习指导,在此基础上,实现了一个基于Ontology和Jena推理机制的个性化E-Learning系统模型,并对E-Learning系统未来的发展进行了展望.     

基于本体的智能化语义信息处理系统研究

研究了推理机在语义推理、查询分析方面的应用,设计并实现1个基于领域本体的语义信息处理的实验系统,建立了教育领域本体库,并构造教育领域的推理规则,通过测试表明该系统能够较为有效地实现语义检索,提高检索精度.     

一种基于历史的密文检索排序方案

为了解决密文检索实际应用过程中,存在的安全性问题、检索效率低下及检索结果存在冗余,对用户的需求针对性不强等问题,通过对现有的密文检索进行分析与研究.提出改进的密文索引构建策略,提出基于历史的密文检索结果排序方案,设计并实现密文检索原型系统,在保证密文检索安全和检索效率的同时,使检索的结果更加符合用户的需求.     

基于流形学习的图像检索研究进展

基于内容的图像检索是当前研究的热点,然而由于“语义鸿沟”问题而限制其检索能力的提高．而流形学习可以利用图像数据库中的数据,以及和用户交互的反馈信息获得用户的语义概念,从而提高检索性能．本文鉴于流形学习在图像检索中表现出的有效性,分析了近几年将流形学习应用到基于内容图像检索中的算法,从归纳和转导角度将相关内容分为两个类别,针对每个类别总结分析了相关算法,并总结了有待进一步研究的问题．     

基于动态用户最优的变分不等式模型解决交通分配问题的应用分析

动态用户最优交通分配理论作为智能运输系统的重要理论之一,采用变分不等式模型来解决分配问题日益成为国际上的研究热点。就此问题的发展过程进行了综述性研究,并探讨了动态用户交通分配理论的发展方向;概述了动态用户最优交通分配的研究现状,详细描述了变分不等式模型与动态交通用户最优状态的条件互等关系。基于用户最优限制条件的描述和动态用户交通分配模型的表达,说明了变分不等式方法在动态用户最优交通分配中应用的必然。同时,对动态用户最优分配的变分不等式模型如何应用,当前存在的几个主要问题及进一步的展望进行了讨论。     

北京市快速公交用户满意度调查与比较分析

研究了北京市市民对于北京市第一条快速公交(BRT)线路--南中轴线的满意程度,以提出改善方案,促进快速公交的良性发展.研究采取问卷调查的形式,对北京市南中轴线运行状况、用户满意度等进行调查,探讨BRT的用户特性、市民对BRT的态度以及影响BRT吸引力的因素等一系列与BRT成功发展相关的问题.在此基础上,有针对性地提出了BRT进一步发展的建议.研究显示,北京市南中轴线BRT的用户满意度相当高.但BRT对小汽车用户吸引力度还有待加强.     

基于本体的软件需求共享系统设计

从基于语义的信息共享思路出发,设计了一种基于本体的面向特定领域软件需求共享系统,系统分为5层：源文档层、索引本体层、检索层、管理层、表示层.系统基于本体对需求进行语义检索,定义了需求本体系统及描述方法,本体的实例影射到按项目编目存储的需求文档.     

对等网络视频点播系统中的用户行为研究

随着p2p VoD业务的快速增长,用户行为对整个系统性能的影响也越来越明显.掌握用户行为特点对提高p2p网络带宽利用率、优化资源替代算法、调整服务器带宽分配策略等一系列问题有重要的指导意义.本文通过分析实测VoD系统中的用户日志数据,建立了数学模型描述用户观看行为.仿真结果表明,该模型能够较为准确的反映用户行为的统计特征,较为全面地刻画出整个VoD系统中用户行为的基本规律,为进一步研究VoD系统的服务性能提供了理论依据.