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一种基于节点密度分割和标签传播的Web页面挖掘方法被引量：13: 2015年; 获取Web页面中的重要内容如文本和链接,在许多Web挖掘研究领域有着重要的应用价值.目前针对该问题主要采用Web页面分割和区块识别的方法.但现有的方法将Web页面中重要文本和链接的识别视为两个相互独立的问题,这种做法忽略了Web页面中文本和链接的内在语义关系,同时降低了页面处理的效率.文中提出了一种Web页面重要内容挖掘的统一框架,该框架主要由3个部分组成:第一,先将Web页面转换为DOM树表示,然后采用节点密度熵为度量将DOM树分割为不同的页面块;第二,采用基于K最近邻标签传播的半监督方法自动扩展页面块训练集;第三,在扩展的页面块训练集上对SVM分类器进行训练,并用来对页面块进行分类.采用该框架可以将Web页面块区分为多种类型,并且该框架独立于Web页面的类型和布局.我们在真实的Web环境下进行了广泛的实验,实验结果表明了该方法的有效性.; 张乃洲曹薇李石君; 关键词：页面分割节点密度 DOM树块分类社会计算

一种基于时间感知的搜索引擎模型被引量：1: 2013年; 目前许多用户查询与网页信息的时效性密切相关,但当前的搜索引擎在处理许多具有时间属性的查询时还不尽如人意。通过引入基于时间感知的用户查询理解、索引结构和页面排序算法,提出一种基于用户查询日志挖掘的时间感知搜索引擎模型,来克服当前主流搜索引擎在处理具有时效性查询时存在的不足。在真实的Web环境下广泛进行的实验结果表明了该模型的有效性。; 张乃洲曹薇陈珂锐李石君; 关键词：搜索引擎模型页面排序

基于扩展特征向量空间模型的多源数据融合被引量：5: 2013年; 本体资源的扩充是自然语言处理的关键问题之一。传统的从单一数据源获取的信息其覆盖率较低,亟需建立一个整体的数据管理平台,对数据资源分类存储与整理。为此提出了AVP数据平台,构建AVP平台所面临的重要问题是多源数据的融合,即将不同来源的网站数据进行语义角色标注,对歧义词条进行识别判断,并最终归并到以义项为基本单位的数据仓库中;为解决多源数据融合的语义角色标注问题,给出了一种自动语义判歧方法。其基本思想是利用词条中的属性值对作为特征模板,并借助于属性值的共现概率,应用扩展向量空间模型对词条进行歧义识别。通过大量的实验对比可知,该系统在各方面均取得优异的成绩,所提出的算法能够很好地解决多源数据融合中的语义判歧问题。; 陈珂锐潘君; 关键词：自然语言处理本体多源数据融合

基于时间点击图挖掘的查询建议方法被引量：4: 2015年; 采用查询建议技术表现用户查询意图的多样化,并自动向用户提供多种选择,是当前搜索引擎普遍的做法。但当前的查询建议研究鲜有考虑时间因素对生成查询建议的影响,而实际上在很多情况下,用户的查询意图会随着时间的推移发生改变。为此,根据时间点击图挖掘原理提出一种查询建议方法。对原始的查询日志文件进行预处理,生成时间点击图。对时间点击图进行非连通子图检测和图的合并操作,以降低或消除图的非连通性。采用基于随机游走模型的图挖掘算法,生成给定查询的查询建议集。在真实的Web环境下进行实验,结果表明,利用该方法能够提高查询建议的精度和差异度,从而生成更加可靠的查询建议。; 张乃洲; 关键词：查询意图随机游走模型查询日志搜索引擎

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河南省基础与前沿技术研究计划项目(122300410378)