简介:传统针对文本数据的分析,往往基于词频、词频逆文本统计量作为文本的表示特征.这类方法往往只反映了文本的部分信息,忽略了文本的内在语义特征.本文研究了中文词语衔接的概率语言模型,其基本思想在于根据文本中词语出现的先后顺序进行建模分析,该模型在短文本数据挖掘中能够很好地针对文本语义进行量化分析.主要解决两类问题:一、如何合理地将中文词转化为数字向量,并且保证中文近义词在数字空间特征上的相似性;二、如何建立恰当的向量空间,将中文文本的语义和结构特征等信息保留在向量空间中.最后结合某城市房屋管理部门留言板的实际留言文本数据,利用BP神经网络和RNN网络两种算法,实现概率语言模型的求解.与传统文本处理方法的对比说明,本文的模型方法针对短文本语义挖掘问题具有一定的优势性.
简介:素质,是指个体在先天禀赋的基础上,通过环境和教育的影响所形成和发展起来的相对稳定的身心组织要素,结构及质量水平.既指人的个体素质,又指群体素质,具有内在性,稳定性,发展性,潜在性,整体效益性.全民的素质教育,着重于提高全民群体素质,注重于其整体效益性.一个人的数学素质,是指在先天的基础上,主要通过后天的学习所获得的数学观念、知识、能力的总称是一种稳定的心态.数学素质教育是指在数学教育中,充分尊重学生的主体性,注意挖掘其才能,培养学生具有上述数学素质,形成一个良好的数学头脑,学生学习主要在课堂,课堂引进素质教育是全面推进素质教育的关键.课堂进行数学素质教学必须具有以下两个特征:一是保障学生的主体
简介:首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序(TOPSIS算法)算法和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名(PageRank)算法讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:摘要近年来,随着新能源概念的兴起,新能源的发展进步,中国市场上充电汽车数量越来越多,与传统汽油汽车分庭抗礼的状况。作为新能源汽车,市场上绝大部分无非就是电车,使用电作为汽车的动力。随着蓄电技术越来越成熟,电能作为新能汽车的主要动力,中国市场对其对充电设备的需求量很大,各大中小城市街头出现各式各样充电设施。现阶段,充电桩的使用和管理出现一个很大的问题,就是不能够共用。目前充电桩大部分是私人所有,没有相应的市场管理人员进行管理,不仅使用效率低,而且还会造成充电桩资源的浪费,造成使用混乱。本文作者对实现充电桩共享的市场管理模式进行了思考,结合对实现共享模式的充电桩的管理的引导和充电价格等问题进行了研究和探讨,以供读者参考。