检索结果-南通市图书馆

作者：陆晓波江苏大学

学位级别：硕士

移动Ad Hoc网络是一种能随时随地组成网络而不需要任何固定的底层设备支持的自组网,目前得到越来越广泛的应用。由于网络中每个节点都具有路由转发功能,且网络拓扑具有高度动态性,路由技术是当前Ad Hoc网络的研究热点。相比于表驱动路由... 详细信息

移动Ad Hoc网络是一种能随时随地组成网络而不需要任何固定的底层设备支持的自组网,目前得到越来越广泛的应用。由于网络中每个节点都具有路由转发功能,且网络拓扑具有高度动态性,路由技术是当前Ad Hoc网络的研究热点。相比于表驱动路由,需求驱动源路由的最大优点是能节省移动Ad Hoc网络有限的资源,同时无需维护过时路由信息也较适合Ad Hoc网络动态多变的特点,所以为Ad Hoc网络的主流路由协议;分级式Ad Hoc网络拥有较强的可扩充性,不受限制的网络规模,较小的路由开销,容易实现移动性管理和网络的局部同步等优点,所以基于分簇的分级路由协议也是Ad Hoc网络路由协议的一个重要研究方向。论文针对Ad Hoc网络的特点,分析、比较了现有的各种分簇路由和源路由协议的路由机制,同时针对于大规模网络应用环境,提出了一种基于簇标签的高可靠移动Ad Hoc网络源路由协议CL-DSR(Reliable Dynamic Source Routingbased Cluster Label)。CL-DSR将整个网络划分为不同的群组-簇,利用群组簇标签组成网络骨干路由,网络中的节点利用骨干路由进行路由发现和维护。同时CL-DSR协议在路由选择中利用路径带宽值、剩余缓存大小、传输时延等参数对路由进行综合评价,以选择一条最佳路由;在数据传输和路由维护过程中将节点路由和标签路由相结合,链路失效时由失效链路的前驱节点参与路由维护过程,最大限度地减少路由修复时间,降低了传输时延。概括地CL-DSR协议是在保留DSR协议原有的机制上,利用分簇结构中骨干路由的作用,提升了协议在高动态网络拓扑结构环境下可靠性、时延、传输率和路由开销等方面的性能。论文详细描述了CL-DSR协议的路由发现、路由选择、路由维护等基本路由机制;同时针对CL-DSR协议的特点,论文对DSR协议报头中路由请求、路由应答、路由确认选项进行了扩充,形成了CL-DSR协议的路由报文格式:在路由请求分组中增加了新域:稳定性及其权值、已使用缓存区大小及其权值、带宽及其权值、传输时延及其权值;用簇标签列表代替了路由请求和路由应答分组中的节点地址列表。论文的最后利用NS-2中仿真实现了CL-DSR路由协议,并将它和DSR进行了仿真测试比较。仿真结果表明:与经典的动态源路由协议DSR相比,CL-DSR协议具有高可靠性、高传输率及低传输时延等良好性能。

关键词：移动Ad Hoc网络源路由协议群组簇标签

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基于检索结果聚类的XML伪相关文档查找

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计算机科学 2013年第10期40卷 172-177页

作者：钟敏娟万常选刘德喜廖述梅江西财经大学信息管理学院南昌330013 江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室南昌330013

传统伪相关反馈容易产生"查询主题漂移",有效避免"查询主题漂移"的首要前提是确定高质量的相关文档,形成与用户查询需求相关的伪相关文档集合。在检索结果聚类的基础上,研究了XML伪相关文档查找方法,在充分考虑XML内容和结构特征的前提... 详细信息

传统伪相关反馈容易产生"查询主题漂移",有效避免"查询主题漂移"的首要前提是确定高质量的相关文档,形成与用户查询需求相关的伪相关文档集合。在检索结果聚类的基础上,研究了XML伪相关文档查找方法,在充分考虑XML内容和结构特征的前提下,提出了基于均衡化权值的簇标签提取方法,并以此为基础,提出了候选簇的排序模型和基于候选簇的文档排序模型。相关实验数据表明,与初始检索结果相比,排序模型获得了较好的性能,有效地查找到了更多的XML伪相关文档。

关键词：信息检索 XML伪相关反馈 XML检索结果聚类簇标签排序模型

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基于共识和分类改善文档聚类的识别信息方法

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计算机应用 2020年第4期40卷 1069-1073页

作者：王留洋俞扬信陈伯伦章慧淮阴工学院计算机与软件工程学院江苏淮安223003

不同的聚类算法用于设计各自的策略,然而,每种技术在执行特定数据集时都有一定的局限性。选择恰当的识别信息方法(DIM)可确保文档聚类的进行。针对这些问题提出一种基于共识和分类的文档聚类(DCCC)的DIM。首先,选择识别信息最大化聚类(C... 详细信息

不同的聚类算法用于设计各自的策略,然而,每种技术在执行特定数据集时都有一定的局限性。选择恰当的识别信息方法(DIM)可确保文档聚类的进行。针对这些问题提出一种基于共识和分类的文档聚类(DCCC)的DIM。首先,选择识别信息最大化聚类(CDIM)作为数据集生成初始聚类的解决方法,并使用两种不同的CDIM方法生成两个初始聚集;其次,使用不同的参数方法对两初始聚集再进行初始化,通过簇标签信息间的关系建立共识,最大限度地提高文档的识别数总和;最后,选择识别文本权重分类(DTWC)作为文本分类器给共识分配新的簇标签,通过训练文本分类器更改基础分区,并根据预报标签信息生成最后的分区。采用8个网络数据集进行实验,选择BCubed的精度和召回率指标进行聚类验证。实验结果表明,所提出的共识分类方法的聚类结果优于对比方法的聚类结果。

关键词：共识聚类文档聚类识别信息簇标签文本分类器

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基于频繁闭词序列集的层次聚类算法的研究与实现

基于频繁闭词序列集的层次聚类算法的研究与实现

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作者：耿慧超东北大学

学位级别：硕士

万维网产生以后,将遍布全球各地的计算机联系到一起,这些计算机中的数据资源组成的规模庞大的数据库,拥有了一台能够联网的计算机,就等于拥有了整个万维网上的所有资源,人们不再为缺乏知识来源而发愁。然而,新的问题也随之产生,面对如... 详细信息

万维网产生以后,将遍布全球各地的计算机联系到一起,这些计算机中的数据资源组成的规模庞大的数据库,拥有了一台能够联网的计算机,就等于拥有了整个万维网上的所有资源,人们不再为缺乏知识来源而发愁。然而,新的问题也随之产生,面对如此庞大的数据库,寻找真正需要的信息无异于大海捞针。因此数据挖掘技术应运而生,在诸多数据格式中文本格式占较大比例,针对文本数据的挖掘技术引起广泛关注。文本聚类是文本挖掘中的重要课题,文本聚类主要是指聚集主题相关文本,分离主题无关文本。文本聚类的主要过程是先将非格式化的文本数据预处理为格式化数据,接着使用聚类算法进行聚类。在上述背景下,本文分析了现有的文本聚类方法中的不足,并在此基础上对改进文本预处理过程和改善聚类算法两个方面做了深入的研究。本文的主要工作与贡献如下：本文系统地研究了与文本聚类相关的每个过程,提出将每个文本中出现的频繁闭词序列(Frequent Closed Word Sequence)作为文本特征的思想,这一思想的目的是降低文本数据的维度,解决维灾难问题,增大文本特征选择的粒度,考虑文本中词汇的顺序性与连续性在表达文本主题方面的作用。接着设计实现一种基于模式增长方式的频繁闭词序列的挖掘算法,最后运用在从文本集合中挖掘出的频繁闭词序列集,提出基于频繁闭词序列集的层次聚类算法(Frequent Closed Word Sequence Set Based Hierarchical Clustering Algorithm),该算法采用频繁闭词序列集作为文本相似度量标准避免使用传统基于距离的度量标准,进一步降低了文本特征向量的维度并且将聚簇结果簇数目作为可选参数。FCWSS-Based AHC算法不但能够产生精度较高的结果簇,而且为每个簇产生层次结构的簇描述,使得聚类结果的可理解性更强,该算法可以用于个性化推荐系统中构建层次结构的用户兴趣模型,体现出聚类结果的可用性特点。

关键词：频繁闭词序列簇标签层次聚类

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