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MapReduce环境下支持大规模文本检索的概念索引被引量：1: 1; 作者张生胡加靖《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期48-54,共7页; 随着信息化技术飞速发展,爆炸性数据的增长以及数据的多样化给大数据检索带来了挑战。MapReduce作为一种并行处理框架,在大数据处理上具有明显优势。为此,结合概念格的相关知识,采用形式概念分析发现文档之间的关系并用格进行表示,提出... 展开更多; 关键词大数据 MAPREDUCE框架数据检索形式概念分析概念格概念索引; 在线阅读下载PDF 职称材料

引索概念的鉴别和标引——人工标引规律探索之一被引量：2: 2; 作者梁树柏董剑英《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2002年第10期F002-F002,共1页; 人工标引注重对文献整体的把握 ,通过分析文献语词之间、概念之间的联系 ,力求使文献记录的思维重现 ,再把得到的思维转换成检索语言。; 关键词索引概念检索语言人工标引思维标引真概念标引规律自动抽词标引; 在线阅读下载PDF 职称材料

几种文本特征降维方法的比较分析被引量：16: 3; 作者高茂庭王正欧《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第30期157-159,共3页; 文本挖掘中采用向量空间模型(VSM)来表达文本特征,表现出巨大的维数,从而导致处理过程计算复杂,为此,需要先对文本特征矩阵进行合理的降维处理。隐含语义分析(LSA)、概念索引(CI)、非负矩阵分解(NMF)和随机映射(RP)是几种有效的降维方法... 展开更多; 关键词文本挖掘降维随机映射非负矩阵分解概念索引隐含语义分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于本体的VSM在兴趣型学习社区分组中的应用被引量：2: 4; 作者程艳许维胜 +1 位作者赵斐何一文《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期736-743,共8页; 采用语义网络技术,提出了基于本体的向量空间模型(VSM),计算学习者的兴趣向量,克服了传统的VSM有术语间语义相关性被忽略的不足,提高了兴趣相似性比较的精确程度,同时提出了一种基于学习者兴趣相似匹配度和学习者兴趣匹配浓度的学习社... 展开更多; 关键词分组算法本体兴趣特征向量空间模型概念索引法; 在线阅读下载PDF 职称材料

本体论论证的逻辑错在哪被引量：1: 5; 作者王军风《江汉论坛》 CSSCI 北大核心 2007年第6期18-22,共5页; 安瑟伦关于上帝存在的本体论论证在哲学史上占有极为重要的地位,每部系统的哲学史无不对之进行严肃的介绍和讨论。多数研究者认为该论证是荒谬的,但迄今虽经许多代学者的努力,仍未能准确地指出该论证在逻辑上到底错在了哪。如何在前辈... 展开更多; 关键词本体论论证索引性概念偷换概念; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名MapReduce环境下支持大规模文本检索的概念索引被引量：1: 1; 作者张生胡加靖; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期48-54,共7页; 文摘随着信息化技术飞速发展,爆炸性数据的增长以及数据的多样化给大数据检索带来了挑战。MapReduce作为一种并行处理框架,在大数据处理上具有明显优势。为此,结合概念格的相关知识,采用形式概念分析发现文档之间的关系并用格进行表示,提出一种新型的支持大规模文本检索的形式概念索引结构,给出基于MapReduce框架建立概念索引的相关算法。通过与Lucene索引进行比较,验证了所提索引的有效性。实验结果表明,将文档之间关系采用概念格表示并建立概念索引,能够提高大规模文本检索的性能。; 关键词大数据 MAPREDUCE框架数据检索形式概念分析概念格概念索引; Keywords big data MapReduce framework data retrieval Formal Concept Analysis （FCA） concept lattice conceptual index; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名引索概念的鉴别和标引——人工标引规律探索之一被引量：2: 2; 作者梁树柏董剑英; 机构河北师范大学; 出处《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2002年第10期F002-F002,共1页; 文摘人工标引注重对文献整体的把握 ,通过分析文献语词之间、概念之间的联系 ,力求使文献记录的思维重现 ,再把得到的思维转换成检索语言。; 关键词索引概念检索语言人工标引思维标引真概念标引规律自动抽词标引; 分类号 G254 [文化科学—图书馆学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名几种文本特征降维方法的比较分析被引量：16: 3; 作者高茂庭王正欧; 机构天津大学系统工程研究所上海海事大学计算机系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第30期157-159,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(编号:60275020) 上海市教委科研项目(编号:04FB22) 上海海事大学重点学科建设项目(编号:XL0101); 文摘文本挖掘中采用向量空间模型(VSM)来表达文本特征,表现出巨大的维数,从而导致处理过程计算复杂,为此,需要先对文本特征矩阵进行合理的降维处理。隐含语义分析(LSA)、概念索引(CI)、非负矩阵分解(NMF)和随机映射(RP)是几种有效的降维方法,在分析降维空间的含义和计算复杂度后,通过文本聚类实验比较和分析了这几种降维方法的差异,实验表明,这些方法不仅可以对文本特征空间作有效的降维处理,还能在不同程度上凸现文本和词条之间的语义关系,从而提高文本挖掘的效率和准确率。; 关键词文本挖掘降维随机映射非负矩阵分解概念索引隐含语义分析; Keywords text mining,dimension reduction,RP,NMF,CI,LSA; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于本体的VSM在兴趣型学习社区分组中的应用被引量：2: 4; 作者程艳许维胜赵斐何一文; 机构同济大学电子与信息工程学院江西师范大学计算机信息工程学院同济大学经济与管理学院; 出处《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期736-743,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(70871091 60804042); 文摘采用语义网络技术,提出了基于本体的向量空间模型(VSM),计算学习者的兴趣向量,克服了传统的VSM有术语间语义相关性被忽略的不足,提高了兴趣相似性比较的精确程度,同时提出了一种基于学习者兴趣相似匹配度和学习者兴趣匹配浓度的学习社区自组织分组算法.针对模型使用本体中的概念构造向量空间表现出的巨大维数,运用概念索引降维法对兴趣特征矩阵进行合理降维,大大降低了计算的复杂性.最后通过应用案例验证分析了该模型算法具有较高的分组效率和良好的扩展性.; 关键词分组算法本体兴趣特征向量空间模型概念索引法; Keywords grouping algorithm ontology interest eigenvector vector space model concept indexing method; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名本体论论证的逻辑错在哪被引量：1: 5; 作者王军风; 机构武汉大学出版社; 出处《江汉论坛》 CSSCI 北大核心 2007年第6期18-22,共5页; 文摘安瑟伦关于上帝存在的本体论论证在哲学史上占有极为重要的地位,每部系统的哲学史无不对之进行严肃的介绍和讨论。多数研究者认为该论证是荒谬的,但迄今虽经许多代学者的努力,仍未能准确地指出该论证在逻辑上到底错在了哪。如何在前辈哲学家工作的基础上,通过缜密的分析而最终揭示出该论证之深藏不露的逻辑错误根源,是我们努力的方向。; 关键词本体论论证索引性概念偷换概念; 分类号 B503.22 [哲学宗教—外国哲学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	MapReduce环境下支持大规模文本检索的概念索引	张生胡加靖	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	引索概念的鉴别和标引——人工标引规律探索之一	梁树柏董剑英	《情报杂志》 CSSCI 北大核心	2002	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	几种文本特征降维方法的比较分析	高茂庭王正欧	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2006	16	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于本体的VSM在兴趣型学习社区分组中的应用	程艳许维胜赵斐何一文	《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	本体论论证的逻辑错在哪	王军风	《江汉论坛》 CSSCI 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料