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基于Single-Pass的网络舆情热点发现算法
被引量：
17
1
作者
格桑多吉
乔少杰
+4 位作者
韩楠
张小松
杨燕
元昌安
康健
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期599-604,共6页
考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比...
考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比single-pass,改进算法极大减少了漏检率和错检率,降低了由于新文本流内文档进行相似度计算导致系统性能的下降,平均提高Web文本聚类效率40%。将聚类后的Web文本应用于网络舆情分析,进行主题关注度分析和话题热度特性分析。
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关键词
舆情分析
single-pass
文本聚类
话题发现
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职称材料
基于动态权值的多分类器故障诊断系统
被引量：
3
2
作者
黄江涛
王明辉
+1 位作者
李武劲
古博
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期734-738,共5页
为提高动态系统故障诊断的精确性,以及减少系统运行环境对故障诊断带来的影响,本文提出了一种基于动态权值的多分类器故障诊断系统.该方法使用决策支持度来衡量当前诊断任务中各分类器的实时决策可信度,并将其联合分类器性能指标动态地...
为提高动态系统故障诊断的精确性,以及减少系统运行环境对故障诊断带来的影响,本文提出了一种基于动态权值的多分类器故障诊断系统.该方法使用决策支持度来衡量当前诊断任务中各分类器的实时决策可信度,并将其联合分类器性能指标动态地为各分类器赋予融合权值,决策性能好且决策支持度高的分类器决策结果获得较大的融合权值,同时,使不可靠决策结果的融合权值趋近于零.在此基础上,将多分类器系统优化为实时性能较好的分类器组成的子系统进行故障诊断,减少了不可靠决策的干扰,进一步提高了融合决策的精确度.试验表明本文方法具有良好的诊断决策性能,能获得比单个分类器和常用的一些融合算法更高的分类准确度.
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关键词
故障诊断
多分类器系统
数据融合
决策支持度
动态权值
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职称材料
题名
基于Single-Pass的网络舆情热点发现算法
被引量：
17
1
作者
格桑多吉
乔少杰
韩楠
张小松
杨燕
元昌安
康健
机构
西藏大学藏文
信息
技术研究中心
西南交通大学
信息
科学
与技术学院
西南交通大学生命
科学
与工程学院
电子科技大学大数据研究中心
广西
师范学院
科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期599-604,共6页
基金
国家自然科学基金(61100045
61165013)
+5 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20110184120008)
中国博士后科学基金特别资助项目(201104697)
教育部人文社会科学研究青年基金(14YJCZH046)
中央高校基本科研业务费专项资金(2682013BR023)
科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室开放课题资助(GXSCIIP201407)
四川省教育厅资助科研项目(14ZB0458)
文摘
考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比single-pass,改进算法极大减少了漏检率和错检率,降低了由于新文本流内文档进行相似度计算导致系统性能的下降,平均提高Web文本聚类效率40%。将聚类后的Web文本应用于网络舆情分析,进行主题关注度分析和话题热度特性分析。
关键词
舆情分析
single-pass
文本聚类
话题发现
Keywords
public opinion analysis
single-pass
text clustering
topic detection
分类号
TP312 [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
基于动态权值的多分类器故障诊断系统
被引量：
3
2
作者
黄江涛
王明辉
李武劲
古博
机构
广西
师范学院
计算
机与
信息
工程学院
科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室
四川大学
计算
机学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期734-738,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61071162)
文摘
为提高动态系统故障诊断的精确性,以及减少系统运行环境对故障诊断带来的影响,本文提出了一种基于动态权值的多分类器故障诊断系统.该方法使用决策支持度来衡量当前诊断任务中各分类器的实时决策可信度,并将其联合分类器性能指标动态地为各分类器赋予融合权值,决策性能好且决策支持度高的分类器决策结果获得较大的融合权值,同时,使不可靠决策结果的融合权值趋近于零.在此基础上,将多分类器系统优化为实时性能较好的分类器组成的子系统进行故障诊断,减少了不可靠决策的干扰,进一步提高了融合决策的精确度.试验表明本文方法具有良好的诊断决策性能,能获得比单个分类器和常用的一些融合算法更高的分类准确度.
关键词
故障诊断
多分类器系统
数据融合
决策支持度
动态权值
Keywords
fault diagnosis
multiple classifier system
data fusion
decision support value
dynamic weight
分类号
TP391.4 [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
基于Single-Pass的网络舆情热点发现算法
格桑多吉
乔少杰
韩楠
张小松
杨燕
元昌安
康健
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
17
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职称材料
2
基于动态权值的多分类器故障诊断系统
黄江涛
王明辉
李武劲
古博
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
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职称材料
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0
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参考文献
引证文献
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