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文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法

情报学报 2008年第5期27卷 670-676页

作者：宣照国党延忠大连理工大学系统工程研究所大连116023

在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器，但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据，这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法，首先建立文档关联网络，把文档上... 详细信息

在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器，但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据，这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法，首先建立文档关联网络，把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构，并用模块度衡量集团结构的质量，通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中，从而提高数据质量。实验结果表明，本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声，且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理，或作为辅助技术用于文献库建设等工作。

关键词：噪声数据修正模块度优化文本分类集团结构

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文本粗分类数据中噪声的快速修正算法

情报学报 2009年第5期28卷 700-705页

作者：宣照国党延忠大连理工大学系统工程研究所大连116023

训练数据中的噪声数据对文本分类结果的精度会造成不良影响，本文提出了一种对噪声数据进行修正的快速算法。针对以前的算法，每次迭代只对一个文档进行修正，迭代次数与噪声数据数量相当，算法运行效率较低的问题，本文通过分析调整文... 详细信息

训练数据中的噪声数据对文本分类结果的精度会造成不良影响，本文提出了一种对噪声数据进行修正的快速算法。针对以前的算法，每次迭代只对一个文档进行修正，迭代次数与噪声数据数量相当，算法运行效率较低的问题，本文通过分析调整文档所属类别对评价指标的影响，提出依据模块度变化量判断噪声数据，一次迭代过程中可以对多个文档进行修正处理，从而提高算法效率。实验结果表明，本文所提算法能够更快地修正粗分类数据中的噪声，算法复杂度从以前算法的O（Tnm^2）降低为O（Tnm）。该算法可以用于对大数据量数据进行处理，实用价值更高。

关键词：文本分类集团结构模块度优化噪声数据

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公文收发代理（Agents）的设计与实现

公文收发代理（Agents）的设计与实现

作者：宣照国大连理工大学

学位级别：硕士

随着计算机和网络技术的进步，办公自动化技术也得到了飞速的发展。在办公系统中，公文管理系统与多种业务密切相关，若公文在流转过程中受阻则可能降低企业办公效率。本文从技术角度出发，分析了造成这种情况的原因，提出了基于多代理... 详细信息

随着计算机和网络技术的进步，办公自动化技术也得到了飞速的发展。在办公系统中，公文管理系统与多种业务密切相关，若公文在流转过程中受阻则可能降低企业办公效率。本文从技术角度出发，分析了造成这种情况的原因，提出了基于多代理机(Multi-Agents)思想的公文处理辅助系统——公文收发代理系统(DRSAS——Documents Receiving-Sending Agents System)。该系统基于Socket通讯技术，实现了客户端和服务器端双向通讯，即服务器端能够把公文信息主动传送到客户端，同时通过把用户的公文处理意愿规则化，系统能够按照用户设定的规则进行公文分类，并以不同的方式处理公文，从而实现遵循用户意愿前提下的自主处理公文。本文给出了基于数据库和电子邮件系统的Agent设计和解决方案，在公文管理系统中得到应用，收到了令人满意的效果。

关键词：多代理机办公自动化公文管理系统套接字

无词典中文特征词自动抽取的桥接模式滤除算法

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计算机应用研究 2007年第7期24卷 168-170页

作者：宣照国党延忠大连理工大学系统工程研究所辽宁大连116023

提出一种不依赖于词典的抽取文本特征词的桥接模式滤除算法(BPFA)。该算法统计文本中的汉字结合模式及其出现频率,通过消除桥接频率得到模式的支持频率,并依此来判断和提取正确词语。实验结果显示,BPFA能够有效提高分词结果的查准率和... 详细信息

提出一种不依赖于词典的抽取文本特征词的桥接模式滤除算法(BPFA)。该算法统计文本中的汉字结合模式及其出现频率,通过消除桥接频率得到模式的支持频率,并依此来判断和提取正确词语。实验结果显示,BPFA能够有效提高分词结果的查准率和查全率。该算法适用于对词语频率敏感的中文信息处理应用,如文本分类、文本自动摘要等。

关键词：自动分词桥接模式滤除算法中文信息处理

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在线科技合作社区的一个计算机支持系统

科研管理 2012年第7期33卷 146-152页

作者：夏昊翔于辉张祖俭宣照国大连理工大学系统工程研究所辽宁大连116024

随着互联网的飞速发展,在线科技合作社区大量涌现,并在科学研究与技术开发中日益发挥重要作用。本文从在线社区集体智能的概念模型出发,提出一个针对在线科技合作社区的计算机支持系统框架,促进社区人员网络和知识网络的演化。本文所提... 详细信息

随着互联网的飞速发展,在线科技合作社区大量涌现,并在科学研究与技术开发中日益发挥重要作用。本文从在线社区集体智能的概念模型出发,提出一个针对在线科技合作社区的计算机支持系统框架,促进社区人员网络和知识网络的演化。本文所提的框架以社会网络站点和知识门户为基础,综合多项Web/Web 2.0技术,为在线科技合作社区提供较为全面的支持。

关键词：在线科技合作社区集体智能计算机支持系统

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科研领域关联网络的社团结构分析

上海理工大学学报 2008年第3期30卷 249-252,258页

作者：宣照国苗静党延忠刘建国大连理工大学管理学院大连116023 中国科学技术大学理学院合肥230026

利用复杂网络对我国自然科学基础研究领域关联网络的社团结构进行研究.科研项目管理部门为申请者提供了代表各个研究领域的申报代码体系,每个立项建议书中填报了一个或两个研究领域代码.通过这些立项建议书构建了研究领域关联加权网络(W... 详细信息

利用复杂网络对我国自然科学基础研究领域关联网络的社团结构进行研究.科研项目管理部门为申请者提供了代表各个研究领域的申报代码体系,每个立项建议书中填报了一个或两个研究领域代码.通过这些立项建议书构建了研究领域关联加权网络(WNRA),提出了一种应用于加权网络的社团结构发现算法,并使用公共实验数据验证了算法的有效性.应用本文提出的算法.对多个年度的领域关联网络的社团结构进行了分析,参照管理部门给出的申报代码体系,发现各年度的社团结构的变化状况.有助于了解我国各个学科领域的发展状况,并对管理部门调整申报代码提供支持.

关键词：社团结构社团发现复杂网络关联网络

无词典抽词的RMMFS和BMMFS方法及其比较研究

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情报学报 2006年第4期25卷 499-503页

作者：姜韶华党延忠宣照国大连理工大学系统工程研究所大连116024

针对作为中文信息处理基础的抽词问题,本文在作者提出的正向串频最大匹配法（MMFS）的基础上,提出了逆向串频最大匹配法（RMMFS）及双向串频最大匹配法（BMMFS）.这两种方法分别采用逆向和双向长串优先与串频统计的思路,并引进规则和支... 详细信息

针对作为中文信息处理基础的抽词问题,本文在作者提出的正向串频最大匹配法（MMFS）的基础上,提出了逆向串频最大匹配法（RMMFS）及双向串频最大匹配法（BMMFS）.这两种方法分别采用逆向和双向长串优先与串频统计的思路,并引进规则和支持度指标筛选,不需要词典,不需要事先进行语料库学习,不需要建立字索引,通过串匹配获取中文文本中的汉字共现模式,实时地抽取出包含专业术语及专有名词等未登录词在内的专指语义串、短语和词.实验研究了抽词准确率受规则的影响及随文本大小和词频变化的分布,结果表明BMMFS可以取得更好的抽词效果.

关键词：逆向串频最大匹配双向串频最大匹配自动抽词汉字共现模式

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基于元胞自动机的个体知识传播行为研究

情报学报 2011年第7期30卷 730-737页

作者：吴江宁刘娜宣照国大连理工大学系统工程研究所大连116024

摘要知识交流与传播是组织获取知识，提高自身知识存量及知识竞争优势的重要手段之一，越来越受到知识管理者的重视。因此，本文立足于组织内个体之间的知识获取与互传播，考虑个体不同的学习态度将个体分为主动学习和被动学习两类，并... 详细信息

摘要知识交流与传播是组织获取知识，提高自身知识存量及知识竞争优势的重要手段之一，越来越受到知识管理者的重视。因此，本文立足于组织内个体之间的知识获取与互传播，考虑个体不同的学习态度将个体分为主动学习和被动学习两类，并将个体知识表示为一个多维知识向量，个体在知识交流过程中相互影响会产生学习态度、行为及知识存量的改变，在此基础上，建立了基于状态更新和知识传播双层规则的元胞自动机知识传播模型，模拟分析了邻域结构及初始主动学习率对组织内个体知识传播行为的影响，并对模型中加入人员移动和专家引进机制的情形进行了模拟研究。研究发现，组织内人员微观层次上的局部交互行为在宏观上表现出自组织的复杂特性；Moore邻域结构更有利于组织内个体间的知识交流与传播；组织平均知识存量的增长速度随着初始主动学习率的提高而加快；人员移动和专家机制的引入能够提高组织内部知识传播的效率和知识存量；此外还发现组织平均知识存量的增长速度与人员的自主学习能力成正相关。

关键词：知识传播元胞自动机人员移动专家引进

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基于用户兴趣扩散模型的网络资源推荐方法

情报学报 2012年第3期31卷 275-280页

作者：史云飞吴江宁宣照国大连理工大学系统工程研究所大连116024

针对Web2．0环境下大众分类系统中用户、资源和标签之间的三元相关关系，本文提出一种基于三部图的用户兴趣扩散模型，据此为用户进行网络资源的推荐。其主要思想是：通过迭代的扩散机制，使目标用户对信息的兴趣依三部图结构扩散至其... 详细信息

针对Web2．0环境下大众分类系统中用户、资源和标签之间的三元相关关系，本文提出一种基于三部图的用户兴趣扩散模型，据此为用户进行网络资源的推荐。其主要思想是：通过迭代的扩散机制，使目标用户对信息的兴趣依三部图结构扩散至其他的用户、标签和资源上，然后以资源兴趣度排序为依据，在目标用户未曾收藏的资源中产生推荐。该推荐方法的优势在于扩大了推荐范围，避免了数据稀疏对推荐造成的干扰。利用公共数据集进行的实验表明，本文提出的推荐方法其准确率和召回率优于基于二部图用户兴趣扩散的资源推荐结果。

关键词：用户兴趣扩散三部图个性化推荐大众分类