关于《中图法》Z8图书目录、文摘、索引类的修订问题

目录类型的划分是目录学理论研究中一个尚未得到妥善解决的问题 ,各种分类法的目录类的类目设置和排列极不一致。本文拟就《中图法》目录类的修订提出一点看法 ,以供《中图法》修订时参考。

基于递归聚类索引树的剪枝相似检索算法

文章提出了一种新的适用于高维特征矢量相似检索动态聚类索引树结构。针对由于类区域相互重叠而导致相似检索费用增加的问题 ,提出了基于该索引树的“剪枝”相似检索算法 ,应用该算法进行相似检索 ,其检索效益比耗尽搜索法和基于 SS树的相似检索法都要高。

关于南诏和大理国史料事类索引编制的思考

南诏和大理国史料索引的编制可为研究者提供快捷检索史料的途径,有助于推进南诏、大理历史文化的研究,其中尤以南诏和大理国事类索引的编制为重要。

一种新的通用聚类索引树及其相似检索算法

1.引言数据库的查询操作一般依赖于物理层的特殊算法的支持,尤其在许多面向对象和空间数据库的应用领域,如在文献数据库、多媒体数据库、金融数据库、CAD数据库等的检索操作中,都需要特殊检索算法支持对象的相似检索。数据库中的对象常常用高维特征矢量表示,因此对象的相似检索问题实际上归结为高维特征矢量的相似检索问题。

聚类搜索引擎研究进展综述

在综述国内外学者有关聚类搜索引擎和本体技术研究成果的基础上,试图梳理出现阶段该领域的研究热点和难点问题,为后续研究奠定一定的研究基础。分别从聚类搜索引擎的定义、研究现状,本体技术,基于本体的中文环境下语义聚类搜索等方面对已有的研究文献进行了系统的综述,并提出基于本体的聚类搜索引擎总体框架和成员引擎的调度策略;在上面基础上提出对未来研究的展望。

基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案

为了提高密文检索的效率和精度,提出基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案.首先利用改进的Chameleon算法对文件向量聚类,聚类过程中通过记录关键字位置对文件向量进行降维处理.其次,提出适合聚类索引的检索算法,使得在查询过程中可以排除大量与查询向量无关的文件向量,减少了不必要的计算消耗.再次,在聚类过程中引入杰卡德相似系数来计算文件向量之间的相似度以及设定合适的阈值提高聚类质量.在真实数据集上进行了实验,理论分析和实验结果表明:在保障数据隐私安全的前提下,该方案较传统的密文检索方案有效地提高了密文检索的效率与精度.

高效聚类索引表图像检索

提出了一种基于主颜色、聚类索引表的彩色图像检索算法。应用MPEG-7视觉内容描述对彩色图像进行量化处理,选取图像的主颜色及其所占百分率作为颜色特征,根据主颜色组合建立聚类索引数据库。利用上述主颜色特征计算图像间的相似度,利用聚类索引表对图像进行聚类和快速检索。实验表明,该算法能够准确和高效地检索出用户所需的彩色图像,具有较快的检索速度。

应该区别分类目录类目索引与分类目录主题索引——评《分类目录主题索引编制法》《情报检索语言》的有关论说

分类目录类目索引能否视为分类目录主题索引的一种,或者说二者是否同义,这是看似早有明确答案,而至今未解答好的问题。有人把分类目录类目索引划为分类目录主题索引的一种,有人则把二者划等号。我认为,这两种看法都有失当之处。《分类目录主题索引编制法》(以下简称《编制法》),把分类目录类目索引(即“类名索引”)

一种基于主题的文本聚类方法

现有的文本聚类方法难以正确识别和描述文本的主题,从而难以实现按照主题对文本进行聚类。本文提出了一种新的基于主题的文本聚类方法:LFIC。该方法能够准确识别文本主题并根据文本的主题对其进行聚类。本方法定义和抽取了“主题元素”,并利用其进行基本类索引。同时还整合利用了语言学特征。实验表明,LFIC的聚类准确率达到94.66%,优于几种传统聚类方法。

基于聚类的图像检索

如何构建有效的组织和索引、提高图像检索速度是基于内容的图像检索所需解决的关键问题之一。论文采用了一种基于改进的模糊C均值算法的聚类索引。实验表明:该方法应用于图像检索,在准确性和实时性方面均能达到较好的效果,并优于已有的模糊C均值聚类算法。另外,系统实现了基于多特征结合的方法进行检索,并利用基于相关反馈的权重调整方法进一步提高检索性能,使检索结果更加符合用户的视觉效果。

面向对象数据库的索引技术

本文研究类层次索引、嵌套索引、路径索引和多重索引 ,并给出相应的索引维护算法。

基于DTW距离的伪周期数据流异常检测

伪周期数据流是一类常见的数据流,广泛出现于各种监测应用中.在这类数据流中出现的异常可能蕴涵了感兴趣的领域知识,因此有必要检测异常的发生以作为进一步深入分析的基础.DTW距离较之欧氏距离具有更好的鲁棒性,采用DTW距离作为伪周期数据流不同波段间相似性的度量可以有效检测出有较少历史相似波段的异常波段,继而在此基础上提出了一种基于聚类索引的快速近似异常波段检测方法用以加速检测过程,在真实数据集上的实验表明了所提方法的有效性.

面向对象数据库中数据字典实现的一种方法

面向对象数据库支持复杂的数据类型,语义贴近现实,因而有广泛的应用前景。数据字典是数据库的骨架,因此数据字典的建立至关重要。通过对面向对象数据库和关系数据库中数据字典结构的研究,建立和实现了面向对象数据字典;用十字链表数据结构存储数据字典,并给出了算法。用十字链表的方法存储数据字典结构清晰,插入和查询方便。

美国1999与2000年最佳免费参考网站评介

根据美国图书馆协会下属机构1999和2000年最佳免费网站的评选结果，择优推荐介绍其中部分与我国图书馆的信息检索工作密切相关、对网络信息检索教学有实用意义的网站。

基于SOM的超文本自动生成算法

利用自组织映射网络(SOM)可以实现文本聚类,在此基础上进一步对索引词聚类,从而可以得到文本聚类图和索引词聚类图。利用这两个图,就可以对普通文本进行超文本自组织,即对普通文本的某些知识点做超链接,以链接到与之相关的Web文档上。

一种大规模双网络中k-连通Truss子图发现算法

双网络由具有相同顶点集合但不同边集合的物理图和概念图构成,能够反映顶点间不同层面的交互关系.双网络中稠密子图发现问题旨在发现物理图中连通而概念图中稠密的子图,在协作者网络分析、社区发现和疾病功能团检测等方面具有广泛应用.但现有稠密子图模型存在以下问题:(1)基于最密集子图模型的稠密子图发现问题本质上是NP-难的,导致精确的子图发现算法在效率上存在很大问题;(2)基于k-核的模型虽然解决了效率问题,但是发现的稠密子图并不真正“稠密”.针对以上问题,本文(1)提出了k-连通truss子图(k-CT)模型.该模型更加稠密,因此允许子图间存在重叠;(2)为了发现k-连通truss子图,提出了一种高效的精确亚线性算法用于发现双网络中所有的k-CT子图;(3)基于k-CT子图,提出了最大连通truss子图(MCT)概念,对当前k-CT子图不存在任何非空(k+1)-CT子图;(4)提出了自顶向下、自底向上和二分法三种不同策略的MCT子图发现算法.大量基于真实和合成双网络数据的实验结果证明了本文提出算法的高效性和有效性.

聚类搜索引擎发展现状研究

分析研究搜索引擎发展轨迹及国内外聚类搜索引擎的发展现状,通过对国内外现有聚类搜索引擎的基本功能进行分析,并从聚类方式、聚类结果展示形式和聚类效果三个角度进行测评,提出"以用户为中心"的聚类2.0搜索是未来聚类搜索引擎乃至搜索引擎的发展趋势。

BT行至v6上——东北大学IPv6 BT六维空间的迁移

六维空间（东北大学IPv6 BT下载站，http：//bt．neu6．edu．cn）是由东北大学网络中心开发维护，基于纯IPv6协议访问，提供P2P资源索引类的网站，六维空间这个站名正是由“v6”的谐音变换而来。目前六维空间注册用户数33000多人，网站最高在线1700多人，平均日发帖量20000余篇，平均在线种子数40000左右。

基于数字签名的高效视频拷贝检测算法研究

为了解决视频特征提取和大型数据库的快速搜索问题,提出了一种新的视频拷贝检测算法。该算法基于视频剪辑的时空特征计算视频签名,通过视频签名的距离来衡量视频之间的相似性。为视频签名数据库建立聚类索引表,提高搜索速度。在大型数据库中查询测试的实验结果表明该算法对视频拷贝检测有较高查全率和正确率。该算法可以作为一种有效的视频跟踪和检测技术应用于数字广播电视的监控领域。