基于用户关注空间与注意力分析的视频精彩摘要与排序

文中提出一种基于用户关注空间与注意力分析的视频内容理解方法,该方法可以有效地获得多通道的视频关注信息,并可使用户根据个性化需求定制视频关注内容,实现视频的高效浏览与访问.首先采用基于二叉层次型结构与分类器选择的音频分类算法将视频中的主要声音类型分类,然后将视频中影响用户注意力的视觉、听觉、时序因素定义为用户关注空间,分别使用相应的中层特征在这三个方面对用户注意力进行表示并计算其关注度,从而在音视频底层特征与高层认知之间建立有机过渡.作者设计了顺序决策融合算法来融合视觉与听觉关注度,生成关注度时序变化曲线并获得精彩摘要.最后使用支持向量回归模型并引入相关反馈机制来实现用户个性化的精彩片段排序.该项工作的特点是通过建立符合人类认知规律的关注度模型并结合相关反馈技术,对视频内容进行类人理解.实验证明,该方法对提取与生成符合用户个性化要求的视频摘要及排序结果具有良好的效果.

基于向量空间模型的火电厂选址最优决策

针对火电厂选址的特点,提出了由经济性指标、技术性指标、社会性指标、环保性指标构成的火电厂选址综合评价指标体系,并细分各指标的子因素。在此基础上,建立了基于向量空间模型的火电厂选址最优决策模型。引入熵理论确定各指标的权重系数,有效地摆脱了权重取值的主观性。在高维空间中,定义指标有向线段和理想指标有向线段。通过对待选方案对应的指标有向线段和理想方案对应的理想指标有向线段之间的夹角余弦值进行比较分析,得到综合效益最佳的优化决策方案。算例分析,验证了该方法的有效性和可行性。

基于搜索空间概率模型的启发算法

针对一类典型的约束满足问题——Jobshop调度,提出了搜索空间的概率模型,并以模型中的工序开工概率、工序对机床的独立需求概率和机床累计需求3个分析要素,构造了新的启发算法。仿真结果表明该启发算法在较小的计算时间代价下,获得了FT06标准调度问题的最优解。

基于向量空间模型的个性化搜索算法研究

基于向量空间模型(Vector Space Model,VSM)实现用户搜索结果的个性化排序,通过用户提供其感兴趣的文本集作为训练样本实现用户模型的初始化,并引入遗忘因子,结合机器学习的方法,通过用户后期的上网行为实现用户模型的动态更新,同时采用TF-IDF算法进行文本特征的提取,并针对文档模型与用户模型的统一提供了解决方案。

情报检索向量空间模型的几点补充

情报检索理论中引入线性代数,把文献和提问表示成向量,使得输出结果得以排序,因而合理地控制输出量。康耀红提出的基于词相依性的向量空间模型,也有一定创造性。本文将对向量空间模型的建立提出一些原则。 1 情报检索的向量空间模型简介设是一个包含m篇文献的文献集合 ={D1,D2,……Dm}

一种基于主题相关度的网页排序算法

针对现有基于链接结构的PageRank算法的不足,提出了基于网页主题相关度的改进PageRank算法.通过分析网页内容,提取出网页中的链接及其对应的锚文本,建立网页链接库,利用向量空间模型(VSM)计算链接锚文本和网页内容的相关度,在此基础上实现离线计算改进后的PageRank算法.理论分析和仿真实验表明,改进的PageRank算法使用户能方便地找到所需网页,提高了网页查询效率.

基于SIM-NTS的干线公路建设项目排序方法

根据我国当前公路交通发展对国省干线公路建设项目排序的新要求,探讨了建设项目排序的影响因素和重要性、迫切性评价标准;尝试采用改进的Wilson空间相互作用模型表征道路的社会经济效益,用地区生产总值、人口、行政等级指标多个指标共同测算节点间的引力,节点间的阻力由距离和建设成本决定;同时结合干线公路网的拓扑结构特征,提出了综合评价指标,包括道路建设的社会经济效益、路网等级提升效果、路网连通度、网络化程度以及建设进程的协调性,同时探讨了模型参数的确定方法,提出了综合评价模型及其求解方法;最后结合某区域干线公路网规划,针对2013—2015年、2016—2020年、2021—2030年3个阶段的干线公路建设项目进行了排序,验证了模型方法的可行性与有效性。

基于Web的Lucene全文搜索排序算法优化

基于Lucene向量空间模型搜索的排序算法缺乏对自然语言语义理解的能力,直接有效的方法是根据用户个体对搜索文档的喜好,对选中的文档得分加权,由此提出Download-through Rank算法,对原有的排序算法进行了改进,设计并实现了个性化搜索引擎。实验证明,改进后的搜索排序算法能够有效提高信息检索的准确度。

基于Lucene的全文搜索排序算法的研究与改进

在文本检索过程中,排序算法一定程度上影响到搜索引擎的质量。论文首先分析了Lucene组织结构,包括建立索引,检索索引文件以及结果集排序的工作过程和原理,着重剖析了Lucene基于向量模型的排序算法,并在原有排序算法基础上,采用基于关键词加权方式改进了全文检索的排序结果。实验结果证明,改进后的排序算法提高了系统的结果精确度,满足了项目的实际需求。

基于Nutch的页面排序算法研究

针对某一主题或学科的垂直搜索引擎是搜索引擎的延伸和细分,面向特定用户提供垂直搜索。网页排序算法是搜索引擎好坏的关键,搜索引擎网页排序算法的目的是从海量搜索结果中将主题相关和权威的网页排在前列,帮助用户查找所需的资源。Nutch搜索引擎只实现了一个基本的综合排序模型,为了使Nutch更好地满足专业用户的需求,该文设计一个综合考虑主题相关性和网页权威性的综合排序模型,将主题相关度因子和改进后的PageRank算法因子融入到Nutch网页评分计算公式中。实验表明,改进的排序算法可以提高信息的查准率,具有明显的主题倾向性,在实际应用中发挥作用。

新浪微博搜索排序方法研究

深入讨论了基于向量空间模型以及基于潜在语义分析的微博搜索排序算法,以新浪微博为例,通过建立实验系统,利用新浪微博公共开放平台提供的API获取实验数据,通过一个实验样例阐述向量空间模型和潜在语义分析的处理过程。新浪微博现有排序方法通常不能提供按照相关性排序的满意结果。利用向量空间模型以及潜在语义分析方法,构建"索引词-博文"矩阵,对博文进行分词和向量化。衡量博文和查询的相关度转化成计算博文向量和查询向量之间的相似度。把对博文和查询的处理简化为向量空间中向量的运算。由实验得知基于潜在语义分析的微博搜索排序算法有效地提高了博文的检索效率。

基于向量空间模型的图书馆资源检索优化

本研究基于向量空间模型提出了一种优化的图书馆资源检索系统,旨在提升检索效率与准确性。首先,通过构建信息检索系统,深入研究词频-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)向量表示方法,以提高文本的区分度;其次,引入学习排序模型,对相似度计算进行优化;为验证方法的有效性,使用Whoosh开源框架进行系统实现,并通过精度、召回率和F_1值等指标对模型性能进行评估。最后,记录多次实验的系统响应时间,验证所提方法在实际应用场景中的效果。结果表明,优化后的系统在精度、召回率以及系统响应速度上均取得了良好的效果。

航空发动机燃油系统定压活门参数优化设计

定压活门在燃油系统中为多个伺服机构供油,针对其稳定性、稳态精度、鲁棒性等设计要求,以及多个设计参数相互竞争又相互矛盾的选择,提出了一种基于优化算法的参数设计方法。建立了定压活门数学模型,基于稳态模型进行了参数设计分析。结果表明:定压活门存在流量稳态工作区,在流量稳态工作区内,阀芯截面积增大,流量敏感度增大,但阀芯截面积过大会增大定压活门的体积。根据定压活门压力范围计算了稳态参数,以调节时间和超调量为目标,取3组不同定压腔容积,将弹簧腔容积、阻尼孔径、运动阻尼、阀芯质量作为参数,基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了动态优化。Pareto解集表明调节时间和超调量相互矛盾。选取1组解经AMESim仿真验证,优化后的结构参数能够使调节时间缩短20%以上,超调量降低15%以上,定压活门动态性能得到改善。

云存储应用中的加密存储及其检索技术

云计算自身的数据安全问题阻碍其推广应用。通过对数据进行加密可以保护企业及个人用户的数据隐私。对加密数据有效检索难以通过传统信息检索方式实现。文章在分析云存储应用中的存储安全技术基础上,针对加密存储的需求,基于常见的加密检索方法和相关技术,结合自己的研究成果,提出了一种基于全同态加密的检索方法,该方法能在一种程度上提高检索效率。

基于分类和关键词组抽取的信息检索算法

本文提出一种基于分类和关键词组抽取的信息检索算法。该算法利用文本分类和信息抽取技术辅助检索,避免了向量空间模型算法中时间复杂度过大,查准率不高的缺点。针对传统的信息检索性能指标无法有效地衡量检索结果的排序状况,本文还引入了排序误差率概念用于评价检索结果的排序。实验结果表明,所提算法与TFIDF算法、基于分类的交互式检索算法相比,具有更快的查询速度,更高的查准率和更小的排序误差率。

搜索引擎中相关性反馈技术

As an important component of search engines,the relevance feedback system is very effective for improving the performance of search engines.This paper firstly reviews the history of relevance feedback technology in the past 30 years,then introduces 2 major methods in relevance feedback,i.e.term reweighting and query expansion,and discusses the relevance feedback technologies based on vector space model and statistical ranking model.

Lucene搜索引擎

Lucene是一个高性能、易扩展的基于Java技术的全文信息检索工具包,它能非常方便地为各种应用程序加入全文索引和搜索功能。该文探讨了Lucene中使用的向量空间模型,分析了Lucene索引文件的结构以及搜索排序算法,讨论了Lucene的压缩算法并且通过实验验证了Lucene的建立索引的过程。

基于NADG和SFN的系统故障预防方法研究

为研究引起和预防系统故障的行为,确定系统免受引起故障行为作用的预防方案,本文提出一种基于空间故障网络(space fault network,SFN)和网络攻防博弈模型(network attack and defense game,NADG)的系统故障预防方案构建方法。SFN主要通过描述系统故障演化过程(system fault evolution process,SFEP)并化简得到系统故障表达式,提供可能的系统故障引起和预防行为。对原NADG模型的定义和分析流程按需求进行了修改。本文论述了系统故障形成机理,分析了引起和预防系统故障的行为,最终建立了SFN-NADG模型。仿真结果证明了所研究方法的可用性,得到了引起与预防系统故障行为的综合方案排序规律,可为选优预防方案提供支持。

战略性新兴产业高质量发展水平测度及空间效应

基于战略性新兴产业和高质量发展特征,构建评价指标体系。选取2013—2022年中国省级面板数据,采用熵权TOPSIS(逼近理想解排序)法测度战略性新兴产业高质量发展水平,分析区域差异及动态演变特征。然后运用莫兰指数检验空间相关性。最后利用空间计量模型深入探究战略性新兴产业高质量发展的影响因素。研究发现:战略性新兴产业高质量发展水平整体呈现平稳上升趋势,地区间非均衡特征明显,呈现东高西低的特征;战略性新兴产业高质量发展存在空间正相关性,空间分布总体呈现“高-高”“低-低”的集聚态势;空间溢出效应为负,技术创新、经济发展水平、投资建设、人力资本、开放程度对提升战略性新兴产业高质量发展水平均具有显著的正向作用。基于研究结论提出合理化建议,以期提升战略性新兴产业竞争力,为发展新质生产力提供强大的产业支撑。

基于语义树与VSM的主题爬取策略研究

主题爬虫主要用于解决用户的定制化搜索需求,即在日益增长的网络数据中快速、有效、准确地选取用户关注的主题内容进行爬取。提高爬取特定信息的准确性,需要对网页的内容相关度进行主题相关判断,而主题爬虫关注的核心问题就是相关度计算,但现有的改进算法大多采用人工智能和机器学习等技术,不仅引起算法复杂度的提高,而且提升效果有限。为此,提出了一种基于语义树与VSM的主题爬取策略,将语义相似度的计算加入到内容相关度计算与链接排序中,并通过对策略中算法细节的改进优化相关度的主题判别。实验结果表明,使用基于语义树与VSM爬取策略的主题爬虫可将爬行路线一直保持在相关度较高的网页链接中,对网页链接进行了相关与不相关的有效分类,显著地提高了爬取的准确率。