检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与现代化 2017年第9期 33-39页

作者：李俊廷瞿有利北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

基于分区的Elias-Fano算法被应用于倒排索引压缩,显示出良好的空间压缩性能。本文证明了Golomb-Rice算法的压缩性能优于Elias-Fano算法。结合基于分区的Elias-Fano算法中"分区"思想,提出一种基于分区的Elias-Fano-GolombRice... 详细信息

基于分区的Elias-Fano算法被应用于倒排索引压缩,显示出良好的空间压缩性能。本文证明了Golomb-Rice算法的压缩性能优于Elias-Fano算法。结合基于分区的Elias-Fano算法中"分区"思想,提出一种基于分区的Elias-Fano-GolombRice倒排索引压缩算法。实验结果表明,与其他倒排索引压缩算法相比,基于分区的Elias-Fano-Golomb-Rice倒排索引压缩算法有更好的压缩性能。

关键词：倒排索引索引压缩分区

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基于微信公众平台的第三方管理平台

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计算机与现代化 2017年第10期 111-115,120页

作者：李鹏树范辉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对目前微信公众平台的应用状况,以及企业与个人对微信公众号使用的普遍性,利用微信公众平台的功能和特点,进行微信公众平台第三方管理平台的设计与实现。通过对第三方管理平台的功能需求分析,采用Spring MVC,Spring Security,My Batis... 详细信息

针对目前微信公众平台的应用状况,以及企业与个人对微信公众号使用的普遍性,利用微信公众平台的功能和特点,进行微信公众平台第三方管理平台的设计与实现。通过对第三方管理平台的功能需求分析,采用Spring MVC,Spring Security,My Batis,JSP等Web开发技术,设计一种第三方操控微信公众平台的管理平台,为企业与个人用户对公众平台的控制与开发提供方便,并有效地降低了用户的工作量,使其更加专注业务逻辑。

关键词：微信公众平台第三方管理平台接口图文消息 Token

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一种基于噪音过滤包装器的Web新闻抽取方法

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计算机与现代化 2017年第1期 5-12页

作者：孙梦瞿有利北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

从海量Web新闻网页中抽取高纯度新闻,并以结构化的形式存储,是舆情监测、话题更新等研究的基础。本文提出一种基于噪音过滤包装器的方法抽取Web新闻,归纳包装器时,若2页面字符串对比失配,计算其字符串标签路径比,根据阈值α,标记不同符... 详细信息

从海量Web新闻网页中抽取高纯度新闻,并以结构化的形式存储,是舆情监测、话题更新等研究的基础。本文提出一种基于噪音过滤包装器的方法抽取Web新闻,归纳包装器时,若2页面字符串对比失配,计算其字符串标签路径比,根据阈值α,标记不同符号区分新闻内容和噪音。同时提出了朴素贝叶斯Web新闻标题分类器和时间分类器抽取新闻题目和时间。实验结果表明,本文方法与其他抽取技术相比准确率和鲁棒性有显著的提高,具有重要的实际应用价值。

关键词：信息抽取包装器新闻网页 ACME算法字符串标签路径比朴素贝叶斯分类器

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FSL在DTI大脑图像分析中的应用现状

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北京生物医学工程 2017年第4期36卷 420-426页

作者：许莹北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)技术在大脑结构方面应用研究的增多,与之相关的数据分析软件也在增多,其中FMRIB Software Library(FSL)在示踪时使用的是基于概率性示踪的算法,在进行交叉纤维示踪和灰质连接上有很大优... 详细信息

随着弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)技术在大脑结构方面应用研究的增多,与之相关的数据分析软件也在增多,其中FMRIB Software Library(FSL)在示踪时使用的是基于概率性示踪的算法,在进行交叉纤维示踪和灰质连接上有很大优势。本文主要根据数据分析方式的不同对FSL包含的两个子工具(tract-based spatial statistics,TBSS和FMRIB’s diffusion toolbox,FDT)在DTI大脑图像分析方面的应用现状进行分类介绍,主要涉及老年抑郁症、精神分裂症以及认知功能等领域。本文首先简要介绍DTI原理,然后根据数据分析方式的不同,在TBSS部分分为全脑分析和感兴趣区域(region of interest,ROI)分析两方面,在FDT部分分为全脑示踪、ROI互连分析、基于连通度的分类三方面进行介绍,最后对FSL的局限性以及发展状况进行总结。

关键词：弥散张量成像 FSL TBSS FDT 纤维示踪

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针对动车组全生命周期集成管理的多源异构数据融合框架设计

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计算机与现代化 2017年第10期 36-41页

作者：张春袁天宁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着我国动车组产业的不断发展,对动车组全生命周期数据的管理成为人们关注的焦点。首先,本文分析动车组全生命周期数据现状与存在问题;其次,针对动车组全生命周期多源异构数据的特点,提出一种利用动车组本体知识库的数据融合框架;最后... 详细信息

随着我国动车组产业的不断发展,对动车组全生命周期数据的管理成为人们关注的焦点。首先,本文分析动车组全生命周期数据现状与存在问题;其次,针对动车组全生命周期多源异构数据的特点,提出一种利用动车组本体知识库的数据融合框架;最后,针对其中的模式匹配问题,提出一种基于组合模式相似度的模式匹配方法。实验结果表明,该方法对动车组多源异构数据的模式匹配结果良好,能够在很大程度上提高动车组多源异构数据融合的自动化程度。

关键词：动车组全生命周期数据管理数据融合模式匹配

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改进K-means聚类的云任务调度算法

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计算机与现代化 2017年第2期 1-5,11页

作者：王欢李红辉张骏温北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对云任务调度中存在的效率低、费用高等问题,提出一种基于改进K-means聚类算法的云任务调度算法。依据虚拟资源的硬件属性,使用改进聚类算法对虚拟资源进行聚类划分;计算任务偏好,使不同偏好的任务在不同的聚类中选择资源;考虑到调度... 详细信息

针对云任务调度中存在的效率低、费用高等问题,提出一种基于改进K-means聚类算法的云任务调度算法。依据虚拟资源的硬件属性,使用改进聚类算法对虚拟资源进行聚类划分;计算任务偏好,使不同偏好的任务在不同的聚类中选择资源;考虑到调度费用问题,对每个聚类使用改进后的Min-min算法进行任务调度。针对K-means聚类算法初始聚类中心随机选取,易陷入局部最优解的问题,对聚类算法进行改进。最后,利用云仿真平台CloudSim进行实验,结果表明,与无聚类的调度算法相比,本文提出的算法在执行效率方面有所提高。

关键词：云计算 K-means聚类调度 CloudSim

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基于复杂网络的轨道交通网络结构特性研究

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计算机系统应用 2017年第2期26卷 254-259页

作者：畅明肖赵阿群吕禄明北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

本文首创性的运用复杂网络理论比较全面地分析了北京城市轨道交通网络的静态结构特性,动态加权结构特性.主要以2015年北京市地铁路网为基础,建立起轨道交通网络样本,通过计算度与度分布、平均路径长度、介数等网络统计特性分析了轨道交... 详细信息

本文首创性的运用复杂网络理论比较全面地分析了北京城市轨道交通网络的静态结构特性,动态加权结构特性.主要以2015年北京市地铁路网为基础,建立起轨道交通网络样本,通过计算度与度分布、平均路径长度、介数等网络统计特性分析了轨道交通网络的静态结构特性;并首次在静态网络拓扑的基础上结合了2015年北京地铁路网断面客流信息,通过计算点强度及其分布、节点加权介数、介数与点强度相关性等统计指标分析了网络的动态特性.从而解释了各个因素之间的相互作用和对北京轨道交通网络结构上的影响,为以后轨道交通的建设和运营提供了一些指导性的建议.

关键词：轨道交通结构特性复杂网络动态特性

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P2P流媒体系统服务节点选择机制研究与仿真

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计算机系统应用 2017年第2期26卷 139-144页

作者：王晴张晋豫宋晓莉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

根据IP地址的特性,提出一种节点间静态测距法.同时考虑节点内容的相似性、网络节点位置、稳定性、传输能力等因素,根据节点数据的传输时延的特点,提出一种选择服务节点的算法.经实验和仿真证明,文中所提的节点选择机制能较大提高P2P流... 详细信息

根据IP地址的特性,提出一种节点间静态测距法.同时考虑节点内容的相似性、网络节点位置、稳定性、传输能力等因素,根据节点数据的传输时延的特点,提出一种选择服务节点的算法.经实验和仿真证明,文中所提的节点选择机制能较大提高P2P流媒体系统性能,优化系统路由.

关键词： IP地址静态测距服务端节点节点选择

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文本情感倾向性分析

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计算机与现代化 2017年第7期 10-15,52页

作者：王娜娜李向前北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对情感分析工作中需要繁琐的人工标注问题,提出一种基于评价单元五元组的情感分析方法。该方法只需合适的情感词典,不需要大量人工标注即可对其进行情感倾向分析。通过联合无监督和有监督学习方法构建评价词表和评价对象词表,在此基... 详细信息

针对情感分析工作中需要繁琐的人工标注问题,提出一种基于评价单元五元组的情感分析方法。该方法只需合适的情感词典,不需要大量人工标注即可对其进行情感倾向分析。通过联合无监督和有监督学习方法构建评价词表和评价对象词表,在此基础上采用以情感词为链的线性条件随机场模型构建评价单元。最后根据语意搭配关系将评价对象分为4类,情感词分为5类,结合句型、否定词、程度词对情感分析的影响,提出计算文本情感倾向的方法。对比实验表明,本文方法在明显减少人工工作的前提下,取得了较高的F值,并且具有一定的跨领域性。

关键词：情感分类信息抽取意见挖掘情感分析

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基于Hadoop的大规模图像存储与检索

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计算机与现代化 2017年第6期 61-66,83页

作者：朱珊艾丽华北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

图像数据的指数型增长使得传统单机的图像检索在处理大规模图像时面临着检索速度慢、并发性差、检索准确率低的问题。由于图像特征文件都是小文件,本文提出将图像特征小文件进行适当的合并后存储于Hadoop的分布式文件系统HDFS中,实现大... 详细信息

图像数据的指数型增长使得传统单机的图像检索在处理大规模图像时面临着检索速度慢、并发性差、检索准确率低的问题。由于图像特征文件都是小文件,本文提出将图像特征小文件进行适当的合并后存储于Hadoop的分布式文件系统HDFS中,实现大规模图像的快速存储和读取;为了适应大规模的图像检索,对图像Fisher向量进行二值化处理,并利用Map Reduce并行编程模型实现基于二值Fisher向量和SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的并行检索。在INRIA Holidays数据集、Kentucky数据集和Flicker1M数据集上的实验结果表明该方法扩展性强,能够取得较好的检索准确率,有效减少检索时间,提高检索速度,是一种高效的大规模图像存储和检索的方法。

关键词：大规模图像 Hadoop 并行检索二值Fisher向量 SIFT

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