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基于预训练的谷歌搜索结果判定
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作者 张恩伟 胡凯 +1 位作者 卓俊杰 陈志立 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期102-112,共11页
对搜索引擎返回的结果进行初步判定有利于优化语义搜索过程,提高搜索的准确性和效率。谷歌搜索引擎在所有的搜索引擎中占据主导地位,然而其返回的结果往往非常复杂,目前并没有有效的方法能够对搜索页面的结果做出准确的判断。针对以上问... 对搜索引擎返回的结果进行初步判定有利于优化语义搜索过程,提高搜索的准确性和效率。谷歌搜索引擎在所有的搜索引擎中占据主导地位,然而其返回的结果往往非常复杂,目前并没有有效的方法能够对搜索页面的结果做出准确的判断。针对以上问题,该文从数据特征和模型结构设计出发,制作了一个适用于谷歌搜索结果判定的数据集,接着基于预训练模型设计了一种双通道模型(DCFE)用于实现对谷歌搜索结果的判定。该文提出的模型在自建数据集上的准确率可以达到85.74%,相较于已有的模型拥有更高的精度。 展开更多
关键词 谷歌搜索 预训练 深度学习
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模糊本体结构及基于NGD的隶属度确定 被引量:1
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作者 史伟 王洪伟 何绍义 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1715-1719,共5页
本体能够形式化地描述特定领域的概念、术语及关系,但不能表达模糊的信息.为此将模糊描述逻辑应用在本体构建中,提出一个5元组的模糊本体模型,由概念集、角色集、实例集、模糊断言集和模糊关系集构成.基于Tableaux算法思想并结合算例,... 本体能够形式化地描述特定领域的概念、术语及关系,但不能表达模糊的信息.为此将模糊描述逻辑应用在本体构建中,提出一个5元组的模糊本体模型,由概念集、角色集、实例集、模糊断言集和模糊关系集构成.基于Tableaux算法思想并结合算例,给出模糊本体模型推理问题的求解方法.针对模糊本体模型的隶属度计算问题,结合Google搜索,利用标准化谷歌距离(normalized Google distance,NGD)演算法,以实时且完全在线处理的方式计算关键词的相关性,并最终转化为模糊本体中的隶属度. 展开更多
关键词 模糊本体 模糊描述逻辑 标准化谷歌距离 谷歌搜索
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基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测入境旅游人数——以上海市为例 被引量:11
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作者 康俊锋 符悦 +3 位作者 方雷 李咪咪 谢玉静 周朝阳 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期508-520,共13页
为降低新冠病毒感染疫情大流行对旅游业的二次冲击,对疫情防控期间入境旅游市场的需求进行准确预测可为后期旅游业复苏提供科学依据。以上海市为研究区域,选取入境旅游人数、主要客源国、谷歌搜索指数、新增确诊病例数等数据,定量分析... 为降低新冠病毒感染疫情大流行对旅游业的二次冲击,对疫情防控期间入境旅游市场的需求进行准确预测可为后期旅游业复苏提供科学依据。以上海市为研究区域,选取入境旅游人数、主要客源国、谷歌搜索指数、新增确诊病例数等数据,定量分析疫情前后入境旅游人数的空间变化特征及时间变化趋势,并用基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测疫情后的入境旅游人数。结果表明:(1)疫情发生前后,亚洲客源市场一直占据入境旅游市场的核心地位,且传统入境游客与非传统入境游客的比例约为9∶1;(2)入境旅游人数与谷歌搜索指数存在长期正相关及格兰杰因果关系,与确诊病例数无明显相关性;(3)通过对比模型评价指标发现,当ARIMA-LSTM模型的R2大于0.8时,拟合较好,预测误差较单一模型小,预测精度较单一模型高,适用于疫情前、中、后期的旅游人数恢复预测;(4)对2021—2024年入境旅游人数进行恢复预测,发现该期间入境旅游人数呈明显的U形曲线。自2022年12月疫情全面放开后,旅游业逐步恢复,预计入境旅游人数在2024年12月恢复至疫情前水平,即需1.5 a的恢复期。 展开更多
关键词 新冠病毒感染 上海旅游预测 ARIMA-LSTM模型 最小二乘法 谷歌搜索指数
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增强机构知识库内容发现和利用影响的策略与方法实践 被引量:6
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作者 卢利农 祝忠明 +2 位作者 张旺强 刘巍 姚晓娜 《图书与情报》 CSSCI 北大核心 2012年第5期85-89,共5页
文章以中国科学院机构知识库CAS OpenIR为例,采用基于学术搜索引擎Google Scholar优化的策略和方法,如针对Google Scholar收录原则、Google Scholar元数据体系、sitemaps、Robots协议等策略和方法进行分析和实践,通过提升机构知识库在Go... 文章以中国科学院机构知识库CAS OpenIR为例,采用基于学术搜索引擎Google Scholar优化的策略和方法,如针对Google Scholar收录原则、Google Scholar元数据体系、sitemaps、Robots协议等策略和方法进行分析和实践,通过提升机构知识库在Google Scholar中的收录比率,进而增强机构知识库中内容被发现引用的机率,以扩大IR利用影响力。 展开更多
关键词 机构知识库 谷歌学术搜索 学术搜索引擎优化 中科院机构知识库
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