后控词表在中文信息处理中的应用

本文论述了中文信息处理中使用后控词表的必要性,介绍了后控词表自动编制、维护的途径、方式与应用。

基于企业危机管理的信息分析

分析了信息在企业危机管理中的重要作用,探讨了企业危机信息的内涵、表现形式及其特征,提出企业通过开展危机信息管理可以更加有效地预防、化解危机。

论经济信息的本质

经济信息的本质是经济运动的客体与对经济运动反映的主体意识的高度统一体。那种认为经济信息的本质为“物质论”、“精神论”、“中介论”与“动态论”的观点 ,虽有正确的一面 ,但也有不妥之处 。

从引用文献看护理人员的文献信息需求

通过对护理人员引用文献的分析 ,论述了护理人员的文献信息需求特点 ,并从用户的信息意识、信息能力和医疗卫生体制及政策等方面剖析了影响护理人员文献信息需求特点形成的因素。

基于教育信息资源的智能搜索引擎设计与实现

首先对智能搜索引擎做了简要概述,接着提出了一种新的搜索引擎的设计思路,并针对独立搜索引擎的不足,独立搜索引擎与元搜索引擎结合起来,提高了搜索引擎的精度和效率。

文本分类中的特征降维方法综述

文本分类的关键是对高维的特征集进行降维.降维的主要方法是特征选择和特征提取.本文综述了已有的特征选择和特征抽取方法,评价了它们的优缺点和适用范围.

基于IIG和LSI组合特征提取方法的文本聚类研究

本文利用改进的信息增益特征选择方法和潜在语义索引技术组合的特征提取方法，对文本进行了有效的自动聚类。从语料库中抽取了250篇文本，首先利用向量空间模型和改进的信息增益特征选择方法，构造文本特征向量，利用C-均值方法聚类，聚类结果准确率、查全率、F-measure分别达到0.82、0.88、0.83。在此基础上，对最优的特征选择结果运用潜在语义索引方法，对奇异值分解的结果进行截断处理，发现奇异值K取40时聚类结果的准确率、查全率、F-measure达到0．95、0．57、0．78，在有效地降维的同时，大幅度地提高了聚类的准确率。

基于模糊元胞自动机的网络舆情演化模型

本文利用模糊元胞自动机模型研究网络舆情的演化行为，包括当前元胞的情感倾向、自信度和周边元胞的影响度以及周边元胞的情感倾向等四个主要要素，利用模糊理论建立起了当前元胞情感倾向被周边元胞影响规则。借鉴心理学方面专家的支持，一共建立了70条不同权重的模糊规则。同时，对元胞自动机的领域半径R以及有向小世界网络随机重连概率P等因素对网络舆情演化结果的影响进行了讨论。网络舆情演化的模拟结果表明，网络舆情呈现集中化、极性化特点，比较符合网络舆情演化的真实情境。

利用篇名数据库自动完善后控词表

通过论述后控词表的建立原理、完善方法，指出实现自动完善、自动维护是后控词表得到广泛应用的关键。针对已有的文献篇名数据，提出一套利用篇名数据自动完善后控词表的方法，并用计算机实现。

基于支持向量机的外贸企业客户分类方法应用研究

本文综合了销售量和净现值两个方面作为客户价值分类技术指标,将支持向量机用于外贸公司的客户类别的识别,同时采用了支持向量机模型中的一些核函数对样本进行学习分类,对它们的分类结果进行了比较。实证分析表明:分类指标的确定是有效的;支持向量机采用参数为1时的径向基核函数具有较好的分类效果,分类结果精度、召回率、F-measure分别达到0.85、0.8、0.83。

一种基于在线评论共现特征词的舆情事件相关度计算方法

从在线评论文本内容出发,抽取事件评论中的共现特征词集合,提出了一种基于共现特征词的网络舆情相关度计算方法,并和传统的计算方法进行比较。利用"郭美美事件"、"李刚之子事件"和"李天一事件"等六大网络舆情热点事件作为案例,并结合搜索引擎关注度对相关度在网络舆情事件波及影响方面进行分析。结果表明,该算法能更有效度量舆情之间的相关程度,为网络舆情中相关事件波及影响分析提供了依据。