简介:随着网络技术的飞速发展,信息检索已成为一种自然的学习行为和解决问题的方式。网络信息检索能力的强弱将会影响个体利用网络的效率和知识获取的效果,因此已成为信息化时代个体应具备的一项基本素质和能力。但是现实中,大多数人的网络信息检索能力还较差,缺乏有效的检索策略,且容易产生心理上的焦虑和疲劳。个体网络信息检索能力受个体心理特征、已有知识与经验、任务特征及选用的网络系统本身等因素影响。在网络信息检索过程中,个体可以采用合作策略、学习或观摩策略、支架策略、检索反思策略和焦虑弱化策略,将要解决的问题或任务通过“社会化——外显化——组合化——内隐化”的过程,完成信息检索,实现知识的增长。
简介:随着网络技术的快速发展,存储网络中的海量数据已经超越了传统关系型数据库的负载能力.如何存储海量数据,以及如何基于海量数据提供高效的数据查询的能力,使得程序的使用者能够得到及时的回应等诸多问题是Google等网络服务供应商们所亟需解决的挑战.为了解决这些问题,Google研发了Coogle文件系统(GoogleFileSystem,GFS)、Bigtable以及很多其他相关的技术和算法.本文介绍了GoogleBigtable的数据模型,并且详细解释了Bigtable是如何提供可扩展性,如何提供高效率的读和写操作,以及Bigtable是如何控制并发事务的.读者通过阅读可以更加深刻地理解Bigtable的技术架构.
简介:Laplacian特征映射是基于欧氏距离的近邻数据点的保持,高维数据点的近邻选取最终将影响全局低维坐标.本文将鉴别信息引入到近邻数据点中,使用有鉴别信息的距离测度来代替欧式距离测度,提出了一种基于自适应测度的半监督拉普拉斯特征映射相关反馈算法FAD-SSLE(feedbackonadaptivedistancesemi-supervisedlaplacianeigenmaps).在图像检索上的实验结果表明,该方法能够有效地利用少量的监督信息来提高分类和检索性能.