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辽宁省科学技术基金(20072031)

作品数：4 被引量：21H指数：2
相关作者：张斌高克宁马安香张引齐鹏更多>>
相关机构：东北大学更多>>
发文基金：辽宁省科学技术基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇数据集
  • 3篇数据集成
  • 3篇DEEP
  • 2篇语义标注
  • 2篇WEB数据集...
  • 2篇DEEP_W...
  • 1篇数据抽取
  • 1篇特征选取
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇WEB
  • 1篇DEEP_W...
  • 1篇抽取

机构

  • 4篇东北大学

作者

  • 4篇高克宁
  • 4篇张斌
  • 3篇马安香
  • 2篇张引
  • 1篇孙达明
  • 1篇齐鹏
  • 1篇张晓红
  • 1篇郭朋伟

传媒

  • 2篇东北大学学报...
  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇小型微型计算...

年份

  • 2篇2010
  • 2篇2009
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于评论修正的博客聚类算法被引量：2
2010年
博客聚类是处理博客信息的有效方法,提出基于评论修正的博客页面聚类算法.首先分析博客所包含的信息层次结构,然后利用博客页面的通用属性构建博客属性模型,基于博客属性模型对博客页面进行聚类,并且在初次聚类的基础上利用博文的评论对聚类结果进行修正.采用通用的熵和纯净度来衡量聚类结果,根据评论利用方式的不同,设计了两种实验方案:一个实验直接使用评论参与聚类,另一个将评论作为聚类后的修正手段.实验结果对比表明,在大多数情况下,利用评论作为修正手段的聚类效果要优于直接利用评论参与聚类.
郭朋伟高克宁张斌
关键词：聚类聚类算法
基于结果模式的Deep Web数据集成被引量：1
2010年
Deep Web中蕴含了海量可供访问的信息,如何构建一个具有较好适用性和高效数据处理能力的Deep Web数据集成系统是有效利用Deep Web信息的关键.提出一种基于结果模式的DeepWeb数据集成机制,通过结果模式可以实现高效的数据抽取,并且在结果模式的基础上可以根据用户查询请求动态生成结果输出模式,为高效的查询结果处理奠定了良好基础;同时,针对Deep Web数据源特点,给出数据源间冲突的分类及解决策略,为解决数据源间的异构问题奠定了良好基础.
马安香张斌张引高克宁孙达明
关键词：DEEPWEB数据集成
基于结果模式的Deep Web数据抽取被引量：19
2009年
高效、准确地获取Deep Web数据是实现Deep Web数据集成系统的关键问题,然而重复语义标注、嵌套属性的存在是Deep Web数据抽取效率和准确率难以提升的瓶颈问题.因此提出基于结果模式的Deep Web数据抽取机制,将数据抽取工作分为结果模式生成和数据抽取两个阶段,属性语义标注放在结果模式生成阶段来完成,有效解决了重复语义标注问题;同时针对嵌套属性问题,提出一种有效的解决方法.与同类成果相比,基于结果模式的数据抽取方法提高了数据抽取的准确率及效率,并且为Deep Web数据集成奠定了良好的基础.
马安香张斌高克宁齐鹏张引
关键词：DEEPWEB数据集成数据抽取语义标注
基于CPN网络的Deep Web数据语义标注
2009年
全面准确地标注Deep Web数据是实现Deep Web数据集成系统的关键问题,然而现有的DeepWeb数据语义标注方法还不能很好地解决这一问题.提出一种基于CPN网络的Deep Web数据语义标注方法,通过提取属性值的基本特征,采用CPN网络实现Deep Web数据语义标注.同时,采取了一种有效的方法准确获取Deep Web结果页面中的属性值,为语义标注奠定了良好的基础.与同类成果相比,基于CPN网络的Deep Web数据语义标注方法提高了语义标注的准确率及召回率.
马安香高克宁张晓红张斌
关键词：DEEPWEB数据集成语义标注特征选取
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