基于关键词相似度的Web用户挖掘研究与实现

在Web挖掘极度盛行的今天,收集大量网络数据已经不是问题,而如何在海量数据中抽取去噪后的有用数据成为要解决的关键问题。本文研究将网站用户的搜索关键词分析聚类,作为用户的兴趣、爱好标签,以供运营分析人员参考。文中根据世界知识或分类体系计算词语语义距离后转化为词语相似度的方法,将词语间距离依据词频、词权重等因子加工计算出关键词集合间相似度矩阵后,用欧式距离表示其关键字集的相似度;之后聚类算法利用现有R软件中开源算法包——基于隐马尔科夫模型的depmix算法包进行的用户聚类算法。最终用某搜索引擎用户的真实数据,经过数据去噪后所得实验数据进行聚类,并于前台展示聚类及用户周边相关结果。

基于特征融合的主观题智能阅卷算法研究

为了实现主观题智能阅卷,本文提出了一个基于多特征融合的主观题智能阅卷算法。首先,分别设计两种算法:关键词相似度算法和语义相似度算法,计算学生答案和标准答案之间的关键词相似度和语义相似度;然后,以题目的题型和科目作为特征值,分别计算出两相似度的权值,并利用权值计算出学生答案的得分实验表明,本文提出的算法,能有效主观题智能阅卷算法的准确性,具有较好的应用前景。