由于非常规突发事件具有罕见性、急迫性的特点,要求决策者在具体情境中极速对事件作出决策响应,通过各种非传统和非程式化的方式将事件的危害性降低至最低。为了能够快速地找到最相关的案例并及时地提示指导,本文将非常规突发事件用本...由于非常规突发事件具有罕见性、急迫性的特点,要求决策者在具体情境中极速对事件作出决策响应,通过各种非传统和非程式化的方式将事件的危害性降低至最低。为了能够快速地找到最相关的案例并及时地提示指导,本文将非常规突发事件用本体的形式来表示,分析了事件之间的不同类型的逻辑关联及相应程度,并进一步构建了非常规突发事件的本体关联网络。接着,在网络拓扑分析的基础上,我们提出了一种利用交互时间距离CTD(Commute Time Distance)的快速搜索算法,该算法利用谱分析和复杂网络性质分析,能快速找到与新加入节点(新发生突发事件)最相关的案例,从而利用相关措施对紧急危害进行及时地提示和指导。最后,结合青岛"11·22"输油管道爆炸案的实际案例,本文证明了所述方法的有效性并对网络性质进行了分析,结果表明本方法可以高效而方便地应用到各种实际情况中,为非常规突发事件的快速提示提供技术支撑。展开更多
针对现有的隐私保护关联规则挖掘算法无法满足效率与精度之间较好折中的问题,提出了一种平均信息分布聚类混合算法AIDCH(The average information distributed clustering hybrid algorithm).算法建立了关联规则向量,在其中用到了信息...针对现有的隐私保护关联规则挖掘算法无法满足效率与精度之间较好折中的问题,提出了一种平均信息分布聚类混合算法AIDCH(The average information distributed clustering hybrid algorithm).算法建立了关联规则向量,在其中用到了信息论方面的内容.计算信息源各个特征的次数积累关联,提取一种潜在的明显特征,以邻域潜在的特征作为聚类对象进行聚类,引入数据挖掘关联本体概念,在非单调性约束的条件下进行挖掘,克服由隐私保护带来的关联空间数据弱化的弊端.实验表明,该算法在保护隐私的情况下,能够获得精度和效率之间较好的折中,具有一定的实用价值.展开更多
随着越来越多非英文关联数据集的发布,语言差异成了数据万维网中资源间相互链接的障碍。对于包括中文家谱在内的文化遗产资源,以关联数据技术为基础的跨语言信息服务有助于保障资源的获取,促进国际交流。此文介绍了关联数据中跨语言本...随着越来越多非英文关联数据集的发布,语言差异成了数据万维网中资源间相互链接的障碍。对于包括中文家谱在内的文化遗产资源,以关联数据技术为基础的跨语言信息服务有助于保障资源的获取,促进国际交流。此文介绍了关联数据中跨语言本体匹配的概念、代表项目和在文化遗产领域的相关实践,并以2016年上海图书馆开放数据应用开发竞赛作品Learn Chinese Surnames作为案例,展示了用关联数据的消费技术实现中文家谱数据与DBpedia、GeoNames、Wiktionary之间的跨语言匹配,以丰富中文家谱中的相关英文描述的实践,并总结了开发关联数据应用的经验。该研究有助于消除关联数据集之间的语言障碍,实现跨语言的家谱信息服务。展开更多
An association rules mining method based on semantic relativity is proposed to solve the problem that there are more candidate item sets and higher time complexity in traditional association rules mining.Semantic rela...An association rules mining method based on semantic relativity is proposed to solve the problem that there are more candidate item sets and higher time complexity in traditional association rules mining.Semantic relativity of ontology concepts is used to describe complicated relationships of domains in the method.Candidate item sets with less semantic relativity are filtered to reduce the number of candidate item sets in association rules mining.An ontology hierarchy relationship is regarded as a directed acyclic graph rather than a hierarchy tree in the semantic relativity computation.Not only direct hierarchy relationships,but also non-direct hierarchy relationships and other typical semantic relationships are taken into account.Experimental results show that the proposed method can reduce the number of candidate item sets effectively and improve the efficiency of association rules mining.展开更多
文摘由于非常规突发事件具有罕见性、急迫性的特点,要求决策者在具体情境中极速对事件作出决策响应,通过各种非传统和非程式化的方式将事件的危害性降低至最低。为了能够快速地找到最相关的案例并及时地提示指导,本文将非常规突发事件用本体的形式来表示,分析了事件之间的不同类型的逻辑关联及相应程度,并进一步构建了非常规突发事件的本体关联网络。接着,在网络拓扑分析的基础上,我们提出了一种利用交互时间距离CTD(Commute Time Distance)的快速搜索算法,该算法利用谱分析和复杂网络性质分析,能快速找到与新加入节点(新发生突发事件)最相关的案例,从而利用相关措施对紧急危害进行及时地提示和指导。最后,结合青岛"11·22"输油管道爆炸案的实际案例,本文证明了所述方法的有效性并对网络性质进行了分析,结果表明本方法可以高效而方便地应用到各种实际情况中,为非常规突发事件的快速提示提供技术支撑。
文摘针对现有的隐私保护关联规则挖掘算法无法满足效率与精度之间较好折中的问题,提出了一种平均信息分布聚类混合算法AIDCH(The average information distributed clustering hybrid algorithm).算法建立了关联规则向量,在其中用到了信息论方面的内容.计算信息源各个特征的次数积累关联,提取一种潜在的明显特征,以邻域潜在的特征作为聚类对象进行聚类,引入数据挖掘关联本体概念,在非单调性约束的条件下进行挖掘,克服由隐私保护带来的关联空间数据弱化的弊端.实验表明,该算法在保护隐私的情况下,能够获得精度和效率之间较好的折中,具有一定的实用价值.
文摘随着越来越多非英文关联数据集的发布,语言差异成了数据万维网中资源间相互链接的障碍。对于包括中文家谱在内的文化遗产资源,以关联数据技术为基础的跨语言信息服务有助于保障资源的获取,促进国际交流。此文介绍了关联数据中跨语言本体匹配的概念、代表项目和在文化遗产领域的相关实践,并以2016年上海图书馆开放数据应用开发竞赛作品Learn Chinese Surnames作为案例,展示了用关联数据的消费技术实现中文家谱数据与DBpedia、GeoNames、Wiktionary之间的跨语言匹配,以丰富中文家谱中的相关英文描述的实践,并总结了开发关联数据应用的经验。该研究有助于消除关联数据集之间的语言障碍,实现跨语言的家谱信息服务。
基金The National Natural Science Foundation of China(No.50674086)Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education(No.20060290508)the Science and Technology Fund of China University of Mining and Technology(No.2007B016)
文摘An association rules mining method based on semantic relativity is proposed to solve the problem that there are more candidate item sets and higher time complexity in traditional association rules mining.Semantic relativity of ontology concepts is used to describe complicated relationships of domains in the method.Candidate item sets with less semantic relativity are filtered to reduce the number of candidate item sets in association rules mining.An ontology hierarchy relationship is regarded as a directed acyclic graph rather than a hierarchy tree in the semantic relativity computation.Not only direct hierarchy relationships,but also non-direct hierarchy relationships and other typical semantic relationships are taken into account.Experimental results show that the proposed method can reduce the number of candidate item sets effectively and improve the efficiency of association rules mining.
