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马永征

作品数:65 被引量:140H指数:7
供职机构:中国互联网络信息中心更多>>
发文基金:国家高技术研究发展计划国家自然科学基金国家科技基础条件平台建设计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学天文地球更多>>

文献类型

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领域

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主题

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作者

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年份

  • 4篇2024
  • 6篇2023
  • 3篇2022
  • 11篇2021
  • 2篇2020
  • 5篇2019
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  • 4篇2016
  • 3篇2014
  • 1篇2013
  • 2篇2012
  • 1篇2010
  • 2篇2009
  • 3篇2008
  • 2篇2007
  • 3篇2006
  • 2篇2005
  • 2篇2004
  • 3篇2003
  • 2篇2002
65 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
科学数据库数据资源定位关键技术研究与探讨
基于关键词的搜索是一种最为简单和流行的搜索方式,Web搜索引擎的巨大成功正是得益于此;另一方面,科学数据库中数据量的持续增长,传统数据库查询方法的过于复杂,使得快速定位到符合用户需要的数据资源变得日益困难.本文研究分析了...
杨建国王军团马永征南凯
关键词:关系型数据库数据资源资源定位WEB搜索关键词搜索
文献传递
深度网数据库集成技术研究
研究表明Deep Web站点提供的高质量的信息对于e-Science环境下的用户来说非常有价值.这里对怎样集成深度网数据库技术进行了研究与探讨,包括建立起有效的Deep Web爬虫,匹配Schema实现自动填写查询表单,...
杨宏伟马永征钱芳
关键词:DEEPWEBWEBDATABASEDEEPWEBCRAWLER
科学数据网格信息与元数据服务若干改进方案的探讨分析
科学数据网格信息与元数据服务(Information and Metadata Service,IMS)在科学数据库元数据建设的基础上,为科学数据网格及其先进应用提供信息服务.本文在分析了IMS2.0在性能和查询等方面存...
王军团杨建国马永征胡良霖南凯
关键词:科学数据元数据服务数据网格数据查询
文献传递
基于本体的信息检索模型研究被引量:7
2008年
根据文档处理方式的不同,将基于本体的信息检索系统分为基于知识库的语义检索系统和基于语义网文档的信息检索系统两类。对这两个模型的实现原理和关键步骤进行了阐述;探讨了基于本体的信息检索模型中的关键技术,并指出当前研究中存在的不足;最后对基于本体的信息检索系统的研究热点和方向进行了展望。
张玉明南凯马永征
关键词:本体信息检索语义标注知识库
基于区块链的域名可信认证方法及装置
本发明实施例提供了一种基于区块链的域名可信认证方法及装置,所述方法包括:获取区块链上的目标认证节点对待认证域名的可信认证请求的初步可信认证结果;获取区块链上的其他各认证节点对所述初步可信认证结果的验证结果;根据所述验证结...
杨学李洪涛陈闻宇马永征
文献传递
一种基于虚拟资源池的网格资源调度机制
由于网格节点具有很高的自治性,节点间是一种基于P2P的关系,此外,网格系统中节点数目一般比较大,因此现有的网格资源调度系统普遍地存在可扩展性差的问题,其性能随着节点数目的增加而急剧下降.本文提出了一种基于虚拟资源池的网格...
马永征阎保平
关键词:网格资源调度网格节点
文献传递
一种基于机器学习的异构数据分类存储方法及系统
本发明公开了一种基于机器学习的异构数据分类存储方法及系统。本方法为:1)数据预处理模块根据数据类别对异构数据进行预处理分类;2)对预处理后的每一类数据分别采用对应的分析模型进行关键字提取,得到每一数据的关键词并将其作为对...
陈闻宇杨学马永征杨琪
文献传递
基于图计算的论文审稿自动推荐系统被引量:19
2016年
针对传统审稿方式所存在的问题,设计了基于TextRank图算法思想的论文推荐系统,以实现论文审稿分配过程的自动化。系统通过加入词与词之间的影响力计算以及多文档集中逆文档频率IDF,实现关键词抽取部分,并使用基于余弦向量值的计算对抽取出的关键词向量进行相似度匹配,最后计算审稿人在各研究领域的影响力,实现论文的推荐。采用了综合考察准确率、召回率的F值作为评测指标,验证了该方法的有效性。在实际使用环境中,该系统具有较高的准确性与可靠性。
谢玮沈一马永征
关键词:论文推荐推荐系统关键词抽取相似度计算
基于区块链的域名评级方法、装置、电子设备及存储介质
本发明提供了一种基于区块链的域名评级方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:基于区块链智能合约,根据域名评级标准自动对待评价域名进行评级,获取所述待评级域名的初步评级结果;获取区块链上的反馈节点对所述初步评级结果的...
陈闻宇李洪涛杨学马永征
文献传递
一种解决“中心主题湮没问题”的基于图模型的Labeled-LDA文本分类算法被引量:4
2014年
隐含狄利克雷分配(LDA,Latent Dirichlet Allocation)是一种用于挖掘文档集中潜在主题信息的无监督主题模型。而LDA模型的变形Labeled-LDA则可以作为有监督的多标签分类器,它建立了主题与标签的一一映射,从而学习出词与标签之间的关系。近年来,图模型在文本挖掘方面的应用取得了良好的效果,通过对文档建立图模型,为进一步分析文档的语义提供了新的途径。提出了一种利用Labeled-LDA和文档图模型进行文本分类的新算法,与传统的LDA模型方法相比,该方法的性能有较大的提高。
李伟马永征沈一
关键词:文本分类图模型
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