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李璞: 作品数：16 被引量：43H指数：4; 供职机构：郑州轻工业学院软件学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广州市科技计划项目广西研究生教育创新计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>

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基于语义相关度和频繁项集挖掘的文本分类: 2017年; 为丰富和更好识别文本的特征以提高分类精度,采用一种新的算法CBAFIS(classifier based ESA and frequent item sets):首先引入基于有着内容丰富、更新速度快特点的维基百科而设计的ESA算法对训练文本中特征与维基中的概念进行语义相关度计算,把相关度最高的若干概念对词袋进行特征扩展;然后以扩展后的文档为事务、文档中的概念为项,构建FP-Tree,利用FP-Growth挖掘不同类别文本的特征频繁项集;最后将频繁项集结合Naive Bayes算法构建一个文本分类器。实验表明:新的方法在进行语义扩展后的正确率、召回率在最优的情况下分别比Native Bayes和SVM算法高出2.7%和2.6%以上,具有更高的精度。; 肖宝李璞曲艺胡文君; 关键词：语义相关度频繁项集 NAIVE BAYES 文本分类

基于保守扩充理论的模块化本体重用被引量：2: 2016年; 分析了本体重用的研究现状和目前重用方法只适用于单个独立本体的不足,以ε-Connections语言构建的模块化本体库为研究对象,基于保守扩充理论提出了本体模块知识完整性概念,并证明了知识完整性的相关性质.在此基础上,给出了一种针对模块化本体库的保守扩充重用算法ERMMO(extracting reused modules from modular ontologies),讨论了该算法的两种子算法EMMO_(IK)和EMO_(IK)的特点及适用条件.分析并验证了ERMMO算法的可行性和正确性.ERMMO算法是当前保守扩充重用算法的一般化扩充,对模块化思想应用于本体重用问题有所启示.; 李璞蒋运承王驹; 关键词：模块化

基于ε-Connections的旅游领域本体构建被引量：1: 2010年; 针对传统本体构建方法的局限性,提出一种基于ε-Connections理论构建旅游领域模块化本体库的方法,基于改进的Tableau算法,利用Pellet推理机实现对多个本体的联合推理。实验结果证明,该模块化构建方法可以有效降低本体构建的复杂度,有利于本体的维护和更新,提高本体重用模块抽取效率。; 李璞施雅贤蒋运承; 关键词：本体模块化旅游领域

基于潜在语义与图结构的微博语义检索被引量：4: 2017年; 微博文本短小、特征稀疏、与用户查询之间存在语义鸿沟的特点会降低语义检索效率。针对该问题,结合文本特征和知识库语义,构建基于潜在语义与图结构的语义检索模型。通过Tversky算法计算基于Hashtag的特征相关度;利用隐含狄利克雷分布算法对Wikipedia语料库训练主题模型,基于JSD距离计算映射到该模型的文本主题相关度;抽取DBpedia中实体及其网络关系连接图,使用SimRank算法计算图中实体间的相关度。综合以上3个结果得到最终相关度。通过短文本和长文本检索对Twitter子集进行实验,结果表明,与基于开放关联数据和图论的方法相比,该模型在评估指标MAP,P@30,R-Prec上分别提高了2.98%,6.40%,5.16%,具有较好的检索性能。; 肖宝李璞胡娇娇蒋运承; 关键词：图结构语义检索

面向RDF数据的语义扩展查询方法: 2016年; 随着大数据时代的到来,互联网所承载的信息呈现出异构性强、价值密度低、来源分布广、实时性高等新的特点.因此在信息检索时,与获取相关网页相比,人们更希望获得页面中包含的知识.RDF作为一种新的知识表示和发布形式,以其精确且易于理解的语义结构得到了广泛的认可和应用.但传统基于语法匹配策略的SPARQL查询方法无法发现RDF数据中不同谓词间的隐含语义,不能从语义层面上获取更加完备的查询结果.针对这一问题,设计了一种新的查询方法来扩充传统SPARQL查询模式.首先分析RDF三元组中谓词的语义属性.在此基础上,根据不同谓词间语义属性的标注,对输入SPARQL语句中具有语义属性的谓词进行扩展,从而给出了一种新的一般化的查询策略.最后通过实验验证了这种语义扩展查询方法的可行性和正确性.; 李璞肖宝; 关键词：语义扩展 RDF数据大数据

一种面向形式概念分析的语义相似度计算框架（英文）被引量：2: 2016年; 为了计算形式概念分析的形式概念或概念格的语义相似度,利用描述逻辑概念作为形式背景的特征属性对形式概念分析的形式背景进行语义扩展,即利用领域本体(描述逻辑知识库)提出了形式背景的一种语义表示方法.在此基础上,基于形式背景的语义表示,利用描述逻辑推理(即本体推理)给出了一种面向形式概念分析的形式概念或概念格语义相似度计算框架,并且证明了实例化该架构所得到的语义相似度计算方法满足对称性和等价不变性等基本性质.; 蒋运承李璞Akram AFTAB; 关键词：形式概念分析语义相似度描述逻辑

面向旅游领域的语义查询扩展方法被引量：9: 2010年; 针对传统语义查询扩展方法存在返回结果多以及准确率不高的问题,以旅游领域为背景,提出一种语义加权查询扩展方法。利用本体推理能力与本体中的实体相关度进行查询扩展,结合TF-IDF算法的词频加权与语义相关度加权改善检索结果的排序。实验结果表明,相比其他2种方法,该方法能使更多符合要求的查询结果靠前排列,提高了旅游信息检索的正确率。; 施雅贤李璞肖宝韦婷婷蒋运承; 关键词：语义查询扩展领域本体信息检索

混合词汇特征和LDA的语义相关度计算方法被引量：5: 2017年; 文本语义相关度计算在自然语言处理、语义信息检索等方面起着重要作用,以Wikipedia为知识库,基于词汇特征的ESA(Explicit Semantic Analysis)因简单有效的特点在这些领域中受到学术界的广泛关注和应用。然而其语义相关度计算因为有大量冗余概念的参与变成了一种高维度、低效率的计算方式,同时也忽略了文本所属主题因素对语义相关度计算的作用。引入LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型,对ESA返回的相关度较高的概念转换为模型的主题概率向量,从而达到降低维度和提高效率的目的;将JSD距离(Jensen-Shannon Divergence)替换余弦距离的测量方法,使得文本语义相关度计算更加合理和有效。最后对不同层次的数据集进行算法的测试评估,结果表明混合词汇特征和主题模型的语义相关度计算方法的皮尔逊相关系数比ESA和LDA分别高出3%和9%以上。; 肖宝李璞蒋运承; 关键词：词汇特征

基于项目驱动法的模块化教学改革研究被引量：9: 2016年; "模块化教学体系"是高校向应用技术型转型中采用的一种被国际公认有效的人才培养模式,针对目前进行模块化教学中普遍存在的问题,应将模块中的多项课程视为一门综合课程,将项目驱动法融入到模块体系中进行教学,并从模块划化、项目设计、教师与教材配备等多方面进行改革。计算机科学与技术专业的系统开发能力模块项目驱动法在模块化教学中的应用,可为模块化教学改革提供一种新的可行的有效方案。; 肖宝李璞; 关键词：模块化教学项目驱动法计算机科学与技术

基于马氏距离及最差理想解的TOPSIS出租房源推荐系统应用研究被引量：4: 2019年; 通过对综合排序方法 TOPSIS法的研究,实现了一个将马氏距离及最差理想解相结合改进TOPSIS法的出租房源推荐系统,该系统通过分布式爬虫模块抓取各大租房网站的出租房源信息,存入MongoDB数据库中,利用Spring boot框架读取MongoDB中的出租房源数据,调用将马氏距离和最差理想解相结合改进的TOPSIS法对出租房源数据进行综合评价,评价过程依据出租房源数据的面积、租金、通过经纬度求得的距离属性和输入的目标地点进行计算和决策.此后,将评价的最终结果以排序分组的形式显示在高德地图图标上,租房者点击图标会显示该出租房源的具体数据信息,输入的目地点后会出现相应距离和乘车路线及时长.点击图标上方的具体房源信息,则会跳转到相应租房网站.该系统满足了侧重点不同的租房群体查找出租房源信息的需求,具有很高的实用价值.; 邓璐娟陈欣欣李璞李金萌雷科伟; 关键词：TOPSIS法

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