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高等职业教育实体分析研究
被引量：
5
1
作者
曹德胜
牛金成
《辽宁教育研究》
北大核心
2008年第3期61-63,共3页
产业经济是高等职业教育实体发展早期的主要推动力,发展到一定阶段后,产业经济与高等职业教育实体将走向良性互动发展之路,从定位、形象与结构三个方面分析我国高等职业教育实体存在的诸多问题及问题产生的原因,有利于促进高等职业教育...
产业经济是高等职业教育实体发展早期的主要推动力,发展到一定阶段后,产业经济与高等职业教育实体将走向良性互动发展之路,从定位、形象与结构三个方面分析我国高等职业教育实体存在的诸多问题及问题产生的原因,有利于促进高等职业教育实体发展,更新产业发展模式,优化产业结构,促进产业结构升级。
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关键词
高等职业教育
实体定位
实体
形象
实体
结构
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职称材料
D-EEM:一种基于DOM树的Deep Web实体抽取机制
被引量：
17
2
作者
寇月
李冬
+2 位作者
申德荣
于戈
聂铁铮
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第5期858-865,共8页
随着Web数据库的不断增长,通过对Deep Web的访问逐渐成为获取信息的主要手段.如何有效地抽取Deep Web中结果页面所包含的实体信息成为一个值得研究的问题.通过分析Deep Web结果页面的特点,提出了一种基于DOM树的Deep Web实体抽取机制(DO...
随着Web数据库的不断增长,通过对Deep Web的访问逐渐成为获取信息的主要手段.如何有效地抽取Deep Web中结果页面所包含的实体信息成为一个值得研究的问题.通过分析Deep Web结果页面的特点,提出了一种基于DOM树的Deep Web实体抽取机制(DOM-tree based entity extraction mechanism for Deepweb,D-EEM),能够有效解决Deep Web环境中的实体抽取问题.D-EEM采用基于DOM树的自动实体抽取策略,利用DOM树中的文本内容和层次结构来确定数据区域和实体区域,提高了实体抽取的准确性;另外,提出了一种基于上下文距离和共现次数的语义标注方法,有效地将来自不同数据源的抽取结果进行合成.通过实验验证了D-EEM中所采用的关键技术的可行性和有效性,同其他实体抽取策略相比,D-EEM在抽取效率及抽取准确性等方面具有一定的优势.
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关键词
实体
抽取
DOM树
DEEPWEB
数据区域
定位
实体
区域
定位
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职称材料
基于模体的目标区域网络拓扑划分方法
3
作者
杨迪
刘琰
+1 位作者
陈静
张伟丽
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第3期466-478,共13页
随着信息社会的发展,网络安全的重要性日益凸显,准确获取网络实体的地理位置有助于更好地实施网络管理。现有经典的基于拓扑启发式聚类的网络实体定位方法,采用基于网络结构的集群划分对网络实体进行聚类,由于没有考虑网络拓扑的具体特...
随着信息社会的发展,网络安全的重要性日益凸显,准确获取网络实体的地理位置有助于更好地实施网络管理。现有经典的基于拓扑启发式聚类的网络实体定位方法,采用基于网络结构的集群划分对网络实体进行聚类,由于没有考虑网络拓扑的具体特性,导致最后的结果误差较大。为解决这一问题,提出一种基于模体的目标区域网络拓扑划分方法。该方法根据目标网络拓扑呈现局部节点高聚类性的特点,创新性地引入"模体"的概念,在目标网络拓扑中挖掘模体结构并进行分析;然后借鉴复杂网络研究领域内局部社团发现方法中初始种子扩展的思路,以模体结构为初始种子进行相应扩展,将拓扑中与模体紧密相连的节点划分为多个集合;最后分别根据地标和公开的IP地理位置数据库对划分的节点集合进行定位,将集合的位置作为集合内节点的地理位置,从而实现网络实体的批量定位。基于香港和台湾两个地区网络拓扑的实验结果表明,该方法与经典的HC-Based方法、NNC方法相比,在网络实体定位准确率上分别能提高25%和16%左右,并且可批量定位的网络实体更多。
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关键词
复杂网络
目标网络拓扑
模体
拓扑划分
网络
实体定位
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职称材料
题名
高等职业教育实体分析研究
被引量：
5
1
作者
曹德胜
牛金成
机构
华北科技学院
出处
《辽宁教育研究》
北大核心
2008年第3期61-63,共3页
文摘
产业经济是高等职业教育实体发展早期的主要推动力,发展到一定阶段后,产业经济与高等职业教育实体将走向良性互动发展之路,从定位、形象与结构三个方面分析我国高等职业教育实体存在的诸多问题及问题产生的原因,有利于促进高等职业教育实体发展,更新产业发展模式,优化产业结构,促进产业结构升级。
关键词
高等职业教育
实体定位
实体
形象
实体
结构
分类号
G718.5 [文化科学—职业技术教育学]
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职称材料
题名
D-EEM:一种基于DOM树的Deep Web实体抽取机制
被引量：
17
2
作者
寇月
李冬
申德荣
于戈
聂铁铮
机构
东北大学信息科学与工程学院
东软集团商用软件事业部
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第5期858-865,共8页
基金
国家自然科学基金项目(60673139
60973021)
+1 种基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2008AA01Z146)
中央高校基本科研业务费专项基金项目(NO90304005)~~
文摘
随着Web数据库的不断增长,通过对Deep Web的访问逐渐成为获取信息的主要手段.如何有效地抽取Deep Web中结果页面所包含的实体信息成为一个值得研究的问题.通过分析Deep Web结果页面的特点,提出了一种基于DOM树的Deep Web实体抽取机制(DOM-tree based entity extraction mechanism for Deepweb,D-EEM),能够有效解决Deep Web环境中的实体抽取问题.D-EEM采用基于DOM树的自动实体抽取策略,利用DOM树中的文本内容和层次结构来确定数据区域和实体区域,提高了实体抽取的准确性;另外,提出了一种基于上下文距离和共现次数的语义标注方法,有效地将来自不同数据源的抽取结果进行合成.通过实验验证了D-EEM中所采用的关键技术的可行性和有效性,同其他实体抽取策略相比,D-EEM在抽取效率及抽取准确性等方面具有一定的优势.
关键词
实体
抽取
DOM树
DEEPWEB
数据区域
定位
实体
区域
定位
Keywords
entity extraction
DOM-tree
Deep Web
data region location
entity region location
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于模体的目标区域网络拓扑划分方法
3
作者
杨迪
刘琰
陈静
张伟丽
机构
数学工程与先进计算国家重点实验室
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第3期466-478,共13页
基金
国家自然科学基金(61309007
U1636219
+5 种基金
61602508
61772549
U1736214
61572052)
国家重点研发计划课题(2016YFB0801303
2016QY01W0105)
文摘
随着信息社会的发展,网络安全的重要性日益凸显,准确获取网络实体的地理位置有助于更好地实施网络管理。现有经典的基于拓扑启发式聚类的网络实体定位方法,采用基于网络结构的集群划分对网络实体进行聚类,由于没有考虑网络拓扑的具体特性,导致最后的结果误差较大。为解决这一问题,提出一种基于模体的目标区域网络拓扑划分方法。该方法根据目标网络拓扑呈现局部节点高聚类性的特点,创新性地引入"模体"的概念,在目标网络拓扑中挖掘模体结构并进行分析;然后借鉴复杂网络研究领域内局部社团发现方法中初始种子扩展的思路,以模体结构为初始种子进行相应扩展,将拓扑中与模体紧密相连的节点划分为多个集合;最后分别根据地标和公开的IP地理位置数据库对划分的节点集合进行定位,将集合的位置作为集合内节点的地理位置,从而实现网络实体的批量定位。基于香港和台湾两个地区网络拓扑的实验结果表明,该方法与经典的HC-Based方法、NNC方法相比,在网络实体定位准确率上分别能提高25%和16%左右,并且可批量定位的网络实体更多。
关键词
复杂网络
目标网络拓扑
模体
拓扑划分
网络
实体定位
Keywords
complex network
target network topology
motif
topology partitioning
network entity location
分类号
TP393.022 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高等职业教育实体分析研究
曹德胜
牛金成
《辽宁教育研究》
北大核心
2008
5
在线阅读
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职称材料
2
D-EEM:一种基于DOM树的Deep Web实体抽取机制
寇月
李冬
申德荣
于戈
聂铁铮
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于模体的目标区域网络拓扑划分方法
杨迪
刘琰
陈静
张伟丽
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019
0
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职称材料
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