基于聚類的文本機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、現(xiàn)實(shí)世界中的一個(gè)事件序列可能包括原因、結(jié)果和一些值得注意的事件。通常,最根本的原因是隱藏的,或在重要事件中是未知的。傳統(tǒng)的信息處理方法通常是通過(guò)對(duì)頻繁出現(xiàn)事件的分析實(shí)現(xiàn)未來(lái)可能性的預(yù)測(cè)。但是,在這些信息中除頻繁事件之外,還包含著一些極少出現(xiàn)而又具有重要作用的事件,這些事件對(duì)未來(lái)同樣具有重要的影響作用,而傳統(tǒng)方法卻無(wú)法發(fā)現(xiàn)這些重要事件。機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)獲取觀測(cè)結(jié)果中稀少的、重要事件提供了切實(shí)可行的理論和方法。
   文本是目前一種重

2、要的信息承載方式。本文以文檔數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,基于聚類技術(shù)對(duì)文本機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)的若干關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行研究。
   本文通過(guò)對(duì)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有理論和技術(shù)方法的研究,首先提出了文本機(jī)會(huì)的定義,并進(jìn)一步建立了基于聚類的文本機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)過(guò)程模型。明確了文本機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)過(guò)程是一個(gè)在人的經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)下的計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行聚類的人機(jī)交互的雙螺旋過(guò)程。
   其次,分析了現(xiàn)有的經(jīng)典機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)算法KeyGraph的優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)KeyGraph算法計(jì)算復(fù)雜的缺點(diǎn),提出了一種

3、多遍掃描KeyGraph執(zhí)行模型,提出利用矩陣分解實(shí)現(xiàn)KeyGraph的具體計(jì)算,對(duì)KeyGraph的計(jì)算方法改進(jìn)。有效地提高了算法的執(zhí)行效率,減少計(jì)算數(shù)據(jù)量,并降低了時(shí)間空間復(fù)雜度。
   第三,文本數(shù)量的急劇增加使得現(xiàn)有機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)算法難以快速、有效地實(shí)現(xiàn)機(jī)會(huì)的提取。為解決此問(wèn)題,本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)目前典型機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)算法的預(yù)處理過(guò)程以及算法自身的細(xì)致分析,首先提出了既能降低算法復(fù)雜性,又能夠保留數(shù)據(jù)語(yǔ)義信息的文本機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)

4、預(yù)處理算法,實(shí)現(xiàn)了事件的一致化描述;其次,提出基于進(jìn)化免疫網(wǎng)絡(luò)的文本機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)算法,利用進(jìn)化免疫網(wǎng)絡(luò)壓縮數(shù)據(jù)規(guī)模的優(yōu)點(diǎn),解決了大規(guī)模文本數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)所帶來(lái)的問(wèn)題。該提取算法與預(yù)處理算法增加了機(jī)會(huì)事件提取的準(zhǔn)確性和有效性,有效地提高了算法的執(zhí)行效率,降低了系統(tǒng)的存儲(chǔ)開(kāi)銷。
   最后,提出了一個(gè)基于免疫的多agent文本機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)框架,并基于動(dòng)態(tài)免疫網(wǎng)絡(luò)建立了系統(tǒng)的響應(yīng)模型。
   本文以科技文獻(xiàn)應(yīng)用為背景,發(fā)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)集

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