基于框架理论的应急预案智能匹配方案

针对当下在公共社会领域中突发事件应急预案结构复杂、难以为决策者进行信息筛选、整合的热点问题,设计了一种基于框架理论的应急预案智能匹配方案。该方案以框架方式来存储应急预案,以词频、词性以及词在预案中的位置为权重来提取关键词,利用最小均方误差线性估计来获得关键字权重因子。并采用矢量空间模型来实现预案间的智能匹配。实验结果表明该应急预案智能匹配方案具有较好的应用前景。

基于C++的数据采集器的设计与实现

数据采集器是普遍用在超市、商场、各大小企业之中的数据采集设备。本文主要介绍如何基于C++语言来设计数据采集器,并根据数据库的基本原理,成功设计并验证了数据采集器,同时还介绍数据采集器的功能以及数据采集器怎样对企业当中的防窜货问题的解决办法。

云环境下基于本体的用户行为分析引擎研究

针对当前大型互联网站提升用户体验的需求,本研究创造性地提出基于本体的用户行为分析引擎的思想,它通过上下文感知技术,实时获取用户访问页面时的上下文信息(以下也称为动态行为),基于本体对用户行为建模,建立基于规则的上下文推理算法,对监测到的动态用户行为进行实时推理,及时反馈结果信息给用户。实验表明:本研究理论上独辟蹊径,设计实现上结合了云存储技术,能够一定程度改善用户体验效果。