领域本体指导的Web商品信息抽取

信息在网络上传播具有高时效、低成本等特性,因而越来越多的企业和个人都选择在网上发布商品信息,例如汽车、房产等信息。这些内容多数是以有一定的结构的信息呈现,如表格,但是不同网站的表现形式却大相径庭。提出了以领域本体知识为指导,抽取表格信息表达为主的商品信息,以房产为例,自动集成不同网站的同类服务或产品的信息,用以实现专业检索的功能。

一种新的基于社会化标签的网页排名算法

针对目前web2.0下网页无法进行有效排序这一问题,对社会化标签网下新的数据源"标签"的时间因素加以分析和利用,提出一种新的社会化标签的网页排名算法TagRank.该算法通过对网页上用户的标注行为进行挖掘,计算标签的"热度",从而更客观地反映标签的真实质量,以此提高网页排名的准确性.实验证明该算法是切实有效的.

基于分类技术的用户意向挖掘

目前用户在线活动后的目标和喜好引起广泛关注。为了满足不同用户的信息需求,从娱乐角度来对用户在线活动意向进行了研究。在无用户显性反馈时,分析了由网页来获取用户的娱乐意向。并对娱乐意向进行了定义。然后提出了网页娱乐意向学习框架,通过机器学习方法支持向量机(SVM)建立娱乐意向识别模型,实现了从网页来识别用户娱乐意向目的。根据在开放目录项目(ODP)实验结果统计,娱乐意向识别能力EF可达到85.7%。

高含油量文冠果种子油体的显微观察

文冠果(Xanthoceras sorbifolia Bunge),是我国特有的一种优良木本使用油料树种。文冠果在很多方面也都有广泛的应用,其生物能源价值、工业价值、药用价值、生态观赏价值等都有很好的发展前景。本实验选取不同栽培地区的文冠果成熟种子为试采,测定种子含油量和出油率的差异后,选取高含油量和高出油率的品种为代表,对文冠果油体的显微结构进行观测。结果显示含油量、出油率和文冠果的显微结构下油体的大小、数量呈正相关关系。