一种基于动态步长的微博搜索排序算法

微博搜索主要是计算文档与查询词之间的相关性,通过统计方法确定词量的权重,再用向量空间模型计算相关度.然而使用词量搜索方法,搜索精度并不高,检测到某条微博的信息含量有限,难以保证用户查询的关注度.针对这一问题,提出基于动态步长的微博搜索排序算法.该算法的主要实现过程:首先对微博已有的特征进行分析,然后用信息熵的方法计算微博信息含量,不使用词量为计算单位,而以词性为单位计算微博的相关度.最后把动态步长加入到List Net排序算法中,并用Armijo-Goldstein准则对步长进行优化.通过仿真实验表明,本算法排序效果更优.

基于链表遍历模式的TCPN映射算法研究

对业务流程的建模分析是建立在工作流网的理论模型上的,因此需要合适的算法将建模工具中用户建立的有向图映射到工作流网。针对经典Petri网的一些固有缺陷,对其在颜色、时间上进行了扩展,给出了赋时着色Petri网定义,并提出了一种基于链表遍历方式的业务流程到工作流网的映射算法。重点研究了工作流模型基本控制结构的映射规则及其相关证明,并给出了该算法的具体实例。

一种支持分层设计快速线网提取算法

本文介绍一种快速线网提取方法,该算法是采用图论中求无向图连通分量的方法实现的,取得较好的结果。

基于上下文信息和排序学习的实体链接方法

为解决英语命名实体链接问题,提出了一种基于上下文信息和排序学习的实体链接方法.首先使用上下文信息对实体指称进行扩充,并在维基百科中检索候选实体列表;然后通过抽取实体指称与候选实体之间的各类特征,利用List Net排序算法对候选实体列表进行排序,选出Top1的候选实体作为链接结果;最后对未找到候选的实体指称即NIL实体,通过实体聚类算法进行关联链接.实验结果表明,该方法在KBP 2013实体链接数据集上的F值为0.660,比KBP 2013实体链接评测中所有参赛队伍的平均F值高0.092,比系统BUPTTeam2013的F值高0.162.