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题名基于MMSEG算法的中文分词技术的研究与设计
被引量：5
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作者
张中耀
葛万成
汪亮友
林佳燕
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机构
同济大学中德学院
上海中科联芯物联网技术有限公司
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出处
《信息技术》
2016年第6期17-20,共4页
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基金
上海市科学技术委员会科研项目(14DZ1101400)
同济大学研究生国际交流基金资助项目(201502008)
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文摘
文中提出了一种更为有效和准确的中文分词处理方法,并利用Lucene软件工具设计了相应的中文分词技术模块。该模块加入了改进的FFM算法,即MMSEG算法[1]的中文分词技术,对中文分词中的歧义现象实现了更好的解决方案。与现有实现算法相比,该方法可以更快更好地实现中文分词功能,可有效提高全文检索中的中文检索的能力。
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关键词
中文分词
正向最大匹配算法
MMSEG
LUCENE
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Keywords
Chinese word segmentation
forwards maximum match algorithm
MMSEG
Lucene
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名恶劣天气下可见光和红外图像融合算法设计
被引量：6
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作者
张思睿
葛万成
汪亮友
林佳燕
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机构
同济大学中德学院
上海中科联芯物联网技术有限公司
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出处
《信息技术》
2016年第6期33-36,共4页
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基金
上海市科学技术委员会科研项目(14DZ1101400)
同济大学研究生国际交流基金资助项目(201502008)
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文摘
为改善恶劣天气场景下机场跑道异物检测技术(FOD)的性能,在详细分析了可见光及红外图像的优劣之处基础上,基于亮度色调饱和度(IHS)变换及小波-轮廓(Contourlet)变换提出了一种可见光与红外图像的融合算法,并在MATLAB环境下对该算法进行了仿真实验。实验结果证明该算法相对现有融合算法能更有效地满足恶劣天气下FOD检测的需求。
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关键词
FOD检测
小波变换
轮廓变换
图像融合
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Keywords
FOD detection
wavelet transform
cx）ntourlet transform
image fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名个性化推荐中基于用户协同过滤算法的优化
被引量：4
- 3
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作者
邱爽
葛万成
汪亮友
林佳燕
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机构
同济大学中德学院
上海中科联芯物联网技术有限公司
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出处
《信息技术》
2016年第3期62-63,72,共3页
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基金
上海市科学技术委员会科研项目(14DZ1101400)
同济大学研究生国际交流基金资助项目(201502008)
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文摘
在个性化推荐系统中,基于用户的协同过滤算法,会将目标用户与其他所有用户进行比较,计算量非常大。为此,文中以推荐系统的效率为目标,提出了一种改进算法,通过预先计算用户相似度函数,取出匹配度最高的N个用户的数据生成推荐。实验结果表明,该方法在计算速度上有显著提高。
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关键词
协同过滤
基于用户
相似度预计算
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Keywords
collaborative filtering
user-based
pre-calculation of similarities
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名K-means聚类个性化推荐算法改进研究
被引量：4
- 4
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作者
石颖莹
葛万成
汪亮友
林佳燕
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机构
同济大学
上海中科联芯物联网技术有限公司
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出处
《信息通信》
2016年第1期19-21,共3页
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基金
上海市科学技术委员会科研项目<基于个性化推荐技术的航空移动社区服务模式研究与应用>(项目号:14DZ1101400)
同济大学研究生国际交流基金资助项目(项目批准号:201502008)的经费支持
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文摘
聚类算法是数据挖掘中的重要技术,用于发现数据中未知的分类,是电子商务领域实现个性化推荐的重要方法。个性化推荐服务,是一种针对不同特征的用户推出适合于用户的信息及服务。文章介绍了一种K-means的聚类算法,该算法主要应用于数据挖掘领域,也在推荐系统的研究中占有重要的地位。文章还详细的分析了该算法目前存在的不足,针对该算法对初始值有一定要求这一不足,提出了一种通过预处理初始聚类中心的方法,以此来改进该算法,从实验结果可知,该改进算法能够减少迭代次数,提高计算效率。
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关键词
聚类分析
数据分析
推荐系统
聚类中心初始化
迭代优化
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Keywords
clustering analysis
data analysis
recommendation system
initialization of cluster centers
iterative optimization
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于混合属性相似度的协同过滤推荐算法研究
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作者
甘秋鹏
葛万成
汪亮友
林佳燕
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机构
同济大学中德学院
上海中科联芯物联网技术有限公司
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出处
《信息技术》
2016年第6期4-6,共3页
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基金
上海市科学技术委员会科研项目(14DZ1101400)
同济大学研究生国际交流基金资助项目(201502008)
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文摘
协同过滤推荐算法是最常用的推荐算法,然而传统的基于项目的协同过滤推荐算法并没有充分利用用户信息,对此本文提出一种改进方案,提出在传统算法的基础上混合基于用户信息的项目属性相似度来改进算法从而进一步提升推荐的准确度。为了解决此方案带来的额外开销,文中同时提出一种分布式计算结构来提升计算效率。实验结果表明,该方法与传统的基于项目的协同过滤推荐算法相比,推荐准确度有明显提高。
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关键词
协同过滤
属性相似度
分布式计算
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Keywords
collaborative filtering
similarity of properties
distributed computation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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