【摘 要】
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本文采用一种基于滑动窗口的流数据频繁模式算法DSFP-SW(Data Stream FrequentPattem based-on Sliding window)进行批处理式挖掘。该算法将滑动窗口划分为几个基本的窗口，利用改进的频繁模式挖掘算法，计算每个基本窗口的临界频繁项集。以前缀树(DSFP-SW-tree)来存储每个基本窗口的临界频繁项集，结合剪枝算法，快速挖掘滑动窗口中所有频繁模式。实验采
【机 构】
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大连理工大学计算机科学与工程系,大连 116023;大连理工大学软件学院,大连 116620 大连
【出 处】
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第三届全国信息检索与内容安全学术会议
论文部分内容阅读
本文采用一种基于滑动窗口的流数据频繁模式算法DSFP-SW(Data Stream FrequentPattem based-on Sliding window)进行批处理式挖掘。该算法将滑动窗口划分为几个基本的窗口，利用改进的频繁模式挖掘算法，计算每个基本窗口的临界频繁项集。以前缀树(DSFP-SW-tree)来存储每个基本窗口的临界频繁项集，结合剪枝算法，快速挖掘滑动窗口中所有频繁模式。实验采用IBM数据发生器产生合成数据，证明了该算法的有效性。
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术语同义词对的自动发现和识别在文献检索领域有着重要的研究意义和应用价值。本文提出一种在文献中自动抽取同义词的方法，它将问题分为(1)抽取同义词对；(2)确认同义词对是否真正匹配，两步的完成都借助了机器学习的方法。实验证明本文的方法是有效的。
本文将语义分析引入到文本聚类的任务中，提出了一种基于知网的特征抽取方法。针对词语的一词多义的现象，从全文的角度考察词的语义，结合相关概念场，将词义排歧转化为对相关概念场中的词在全文出现频率的计算。实验证明，经过词义消歧后，将文本中的词语映射为知网中的义原，显著地降低了特征空间的维数，使聚类宏平均F1值提高了6个百分点。
现有的关键词抽取技术仅仅是对正文词汇的抽取，不能够抽取隐含主题。隐含主题的抽取是关键词自动抽取技术的难点。众所周知，K最近邻方法作为机器学习领域的一个经典的方法，在很多领域都有出色的表现。本文利用K最近邻方法的思想，提出了一种基于K最近邻的关键词自动抽取方法，可以有效抽取隐含主题。该方法首先对数据进行预处理，使用向量空间模型将文本表述为数学化语言；然后，以人工标注关键词的文献数据作为训练集，使用K
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