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1.
篮球在各级学校是比较受学生欢迎的项目,开展比较普及,建立校运动队的学校也比较多。但因篮球技术动作多、课时却较少,要完成教学大纲所规定的技术要求是比较困难的。何况篮球教学训练课的质量还要受到一系列因素制约。通常会出现少部分学  相似文献   
2.
吴树芳  杨强  侯晓舟  尹萌 《情报杂志》2023,(11):119-125
[研究目的]引导式主题模型可以引导生成有倾向性的敏感主题,提高网络敏感信息识别性能,对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。[研究方法]针对当前网络敏感信息识别研究构建敏感信息特征不全面和不准确,从而导致识别性能欠佳的问题,提出基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别方法。首先,从多源网络资源中爬取敏感种子词,并基于词向量模型Word2Vec获得种子词的敏感语义相关词,构建更为完备、准确的敏感特征。其次,将构建的敏感特征融入引导式主题模型,得到改进后的模型SSI-GuidedLDA。最后,基于SSI-GuidedLDA模型获得待识别信息的主题分布,通过主题分布概率判断其是否为网络敏感信息。[研究结论]在新浪微博数据集上的实验结果显示,与已有方法相比,提出的方法在准确率、召回率和F1值上均有一定提高。  相似文献   
3.
已有的微博用户相似性度量主要依据用户关系,实际上,在微博网络中,用户的标签信息直接表征了用户的兴趣爱好,是影响微博用户相似度的另一因素,为此,在网页相似度计算的基础上提出了融合用户关系和标签的微博用户相似性度量方法,该方法分别计算用户的链入标签相似度和链出标签相似度,并将其进行线性调和。实验从新浪微博采集实验数据,实验结果表明新方法对微博用户分类的准确率明显高于仅考虑用户关系的微博用户相似性计算方法。  相似文献   
4.
基于术语间本体关联度的文档相关度研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于术语间本体关联度的文档相关度计算方法,该方法利用树状本体结构计算术语间基于本体的关联关系,通过术语组间的本体关联度得到两组词语的本体关联关系,最后结合文档标引词的权重计算两个文档的相关度。新方法从本体的角度将语义信息融入传统向量空间模型,提高了文档相关度计算的准确性。实验选取计算机领域本体作为实验数据,对新方法和传统方法进行综合对比评测,实验结果验证了新方法的有效性和合理性。  相似文献   
5.
支持向量机研究现状   总被引:1,自引:0,他引:1  
朱杰  吴树芳  王妍  刘永立 《大众科技》2009,(5):88-89,136
支持向量机(SVM)是机器学习领域一种非常重要的分类算法,它的出现是以统计学习理论为基础的。由于其良好的泛化能力,使得这种分类方法在很多领域都有应用。但是时间复杂度高的缺点一直是困扰这种优秀的分类器进一步发展的原因。文章对支持向量机的发展现状进行了分析和归纳总结,并对未来的发展方向做了有意义的探索。  相似文献   
6.
信息检索的研究重点是如何有效地获取某些信息,现阶段采用的信息检索技术主要基于布尔表达式、向量空间模型及概率模型。论文在介绍信息检索定义及基本原理的基础上,描述了这三种经典信息检索模型,并对这三种模型进行了简单比较。  相似文献   
7.
信息检索过程中的每个阶段都包含了一定程度的不确定性,而贝叶斯网络已经成为人工智能领域处理不确定性问题的主要方法。因此,把贝叶斯网络应用于信息检索领域是很自然的事情,目前基于贝叶斯网络的基本信息检索模型主要有:推理网络模型、信念网络模型和简单贝叶斯网络检索模型。  相似文献   
8.
9.
吴树芳  吴崇崇  朱杰 《情报科学》2021,39(8):103-111
【目的/意义】微博用户画像的精准构建,可有效识别用户的需求,提高个性化推荐的准确率。针对现有微 博用户画像构建方法对用户特征提取不全面、不准确的问题,本文提出了基于兴趣转移的用户画像构建方法。【方 法/过程】首先,依据层次分析法确定不同兴趣行为的权重,并将其用于修订兴趣词权重,获得用户的初始兴趣词 集;然后,依据生命周期理论获得用户兴趣行为周期,构建兴趣转移的时间衰减函数,实现对用户兴趣词集的动态 更新和叠加;最后,将用户的静态属性标签与基于兴趣转移的动态兴趣标签融合构建微博用户画像。【结果/结论】 实验采用从新浪微博爬取的真实数据作为数据集,实验结果显示:与已有微博用户画像构建方法相比,本文提出的 方法在个性化推荐中具有较好的性能。【创新/局限】创新点为:借鉴生命周期理论刻画微博用户兴趣行为周期,构 造兴趣转移的时间衰减函数,实现兴趣标签的动态更新。局限是未对静态属性标签的重要性进行界定,且未对存 在异常波动的兴趣行为曲线进行深入探讨。  相似文献   
10.
特征选择是舆情监测系统构建的关键步骤之一,好的特征选择方法可以在降低系统时间消耗的同时,提高舆情监测的准确性。针对话题特征提取方法 ITF-IDF没有考虑类别信息的缺点,尝试将互信息用于话题特征提取,提出改进的互信息计算方法 CMI和DCMI。CMI方法融入了聚类思想,对新闻报道进行分组验证,DCMI在CM I的基础上,将时间信息量化为时间距离,实现特征互信息的动态更新。实验结果显示,DCM I的性能明显优于基本互信息方法和ITF-IDF方法。  相似文献   
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