一种面向个性化知识发现的属性约简算法

在同一决策系统中 ,可提取满足多种不同应用的知识 .但对一既定用户 ,不是所有知识都是必要的 .如何发现仅对用户有价值的知识 (称为个性化知识 ) ,是一个挑战性的研究课题 .为此 ,设计了一种面向个性化知识发现的属性约简算法 .其特点是 ,逐步构建分辨集 ,以取代分辨矩阵 ;然后通过有关覆盖理论 ,在分辨集中计算用户最需要的约简 .有效减少时间和空间复杂度 ,提高算法的效率 .文中给出了实验分析与对比 ,证实了算法的有效性和可行性 .

基于粗糙集理论的面向个性化知识发现算法

在基于粗糙集理论的数据处理与决策分析的基础上,从实际应用的角度出发,提出了面向个性化知识发现的启发式算法。从理论上证明了算法的正确性,给出了面向个性化的知识获取算法的描述,分析了算法的性能。算法的关键在于规则合成的方法和可信度、覆盖度和规则强度计算的方法。通过例子说明了算法的有效性和实用性。

Agent社会:一种个性化智能信息发现环境

Agent Society is a WWW-based information retrieval environment. It is composed of diverse information Agents. They can provide intelligent information discovery and retrieval services inedpen-dently to individual users,which also have the ability to communicate and collaborate with each other.

基于感兴趣度的WWW个性化信息发现

1引言 随着Internet的飞速发展,网络信息量爆炸式的增长,信息的更新速率也成倍加快.再加上WWW本身的分布性和动态性,使得发现特定的信息变得越来越困难.传统的WWW信息发现方法[1],使用称之为spiders或robots的自动网站信息发现程序,在Internet上进行漫游,将它们所发现的Web文档下载到本地.在本地机上,通过离线数据库的建立,对搜集到的文档进行特征抽取、聚类、索引.用户的搜索请求,由信息发现系统转化为对数据库的查询,而得到最后的搜索结果.

高效Internet个性化信息发现的实现

通过将Meta -Search技术与分布式智能Agent技术结合起来 ,实现了一个 3层结构的个性化信息发现系统PIRS。该系统采用多Agent协作技术 ,Meta -Search技术 ,相关反馈学习算法 ,以及结合PageRank的期望度启发爬行算法 ,实现了高效的个性化 ,主动式在线信息发现。并且由于 3层结构的引入 ,大大提高了系统的安全性、强壮性、可扩展性。有效地解决了现有系统在自适应用户兴趣及信息源变化 ,高效并行的信息发现等方面的不足。

个性化决策规则获取算法及规则表示

提出了一种基于粗糙集理论的面向个性化知识的决策规则获取算法。从理论上证明了算法的正确性,给出了面向个性化的知识获取算法的描述。算法的重点在于规则合成的方法和可信度、覆盖度和规则强度计算的方法。最后通过例子说明了算法的有效性和实用性。

宽容理想是人文理念的精髓──阅读房龙《宽容》

宽容理想是个很大的命题，它关涉到人类思想发展史的书写方法。宽容理想更是一种精神状态，以个性发现作为引线，房龙着力张扬了思想自由精神。

运动鞋:运动时您的好"伴侣"

二三十年前,国外友人在描述中国人穿着时,只用了一句话:一抹的蓝,一眼的绿。那时的人们,沉醉在"不爱红装爱绿装"的情结之中,个性成了那个时代的奢望。时间慢慢地流逝,如今当我们徜徉在时尚浪潮之中时,不难发现个性与张扬的气息正在这个古老的国度无声息地蔓延。现在的厂商推出的运动鞋种类繁多,有各式各样流行的样式、外型、颜色。厂商不仅仅针对消费者穿运动鞋是否舒适,也要针对不同的运动项目和运动类型等种种因素,去设计出消费者对于所需要的不同种类运动鞋,使消费者在运动时,能够得到更舒适的感觉,让消费者能够在日常生活中,自由自在地挥洒奔放热情的活力。

小人之勇与匹夫之怒

春秋时代,礼崩乐坏,人们依靠的传统礼法秩序靠不住了,就开始寻求新的归宿和认同。春秋时代也是理性和个性发现的时代,也因此导致这个时代的小人层出不穷。有一种小人,因为理性不足,一时冲动而冒犯了整个诸侯贵族上层;用现在的话说,得罪了主流社会,而走上了一条不归路。小人多罪错却更多可怜。春秋前期的宋国大夫南宫长万就是这样一个小人。