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信息网数据库管理系统的视图设计与实现被引量：2: 2015年; 视图机制可以提高数据库模型的灵活性和便利性,方便用户对现实世界实体的应用建模,因而对数据库管理系统至关重要.由于面向对象数据库语义结构的复杂性,现有的主流面向对象数据库系统还不支持视图机制.INM是一个面向对象的新型语义模型,它包含多种实体间的关系,支持关系的层次,可以更好地表述现实世界中实体间的复杂语义关系.为了给INM设计一个支持层次和推导信息定义、支持多实体连接以及多查询的视图机制,沿用并扩展了主流面向对象视图设计理论,结合数据模型讨论了INM视图机制的设计关键问题,设计了与系统查询语言相容的视图创建语言便于视图消解,并阐述了视图机制的整体实现以及实验结果分析.; 张贺胡婕刘梦赤; 关键词：数据模型

基于中点密度函数的模糊聚类算法被引量：6: 2016年; 针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法初始聚类中心不确定,且需要人为预先设定聚类类别数,从而导致结果不准确的问题,提出了一种基于中点密度函数的模糊聚类算法。首先,结合逐步回归思想作为初始聚类中心选取的方法,避免收敛结果陷入局部循环;其次,确定可能的聚类类别数目;最后,对结果进行重叠度和分离度的模糊聚类有效性指标判定,确定最佳的聚类类别数。实验证明该算法与原改进C-均值聚类算法相比,减少了迭代次数,平均准确率提高了12%。实验结果表明该算法能够减少聚类的处理时间,并在平均准确率和聚类性能指标上优于对比算法。; 周跃跃胡婕苏涛; 关键词：模糊C-均值有效性指标

复杂语义关系的描述与操作被引量：6: 2014年; 现实世界的实体间往往存在着复杂的语义关系,而且实体间的关系往往是相互的。现有数据库无论是扩展了对象关系模型的Oracle,还是首次提出逆向关系定义的ODMG(object data management group),它们对现实世界中实体之间复杂语义关系及其逆向关系的描述和处理依然存在着很大的不足。为了更好地表述和处理现实世界中实体间复杂的语义关系,提出了一种能够简易描述实体间复杂语义的新方法。介绍了该方法如何针对复杂语义关系建立模型和插入对象,指出了该方法相对于传统模型的优越性,设计实现了实体间逆向关系和目标对象类的自动创建和生成机制,分析了数据库一致性维护问题。比较了基于新方法实现的DBMS(data base management system)和Oracle的性能,指出了基于新方法的DBMS存在的问题。; 徐倩胡婕刘梦赤; 关键词：一致性

计算机基础分级、分模块教学探索被引量：7: 2005年; 本文根据目前计算机基础教学中出现的一些问题,提出了计算机基础分级、分模块教学的思想和方案,并据此方案提出教学改革措施。; 胡婕; 关键词：计算机基础分模块教学教学改革

信息网数据库管理系统规则的设计与实现被引量：1: 2016年; 为了实现信息网数据库管理系统INMDBMS(Information Network Database Management System)的逻辑推理功能,提出了适用于INMDBMS的信息规则语言IRL(Information Rule Language)用于规则的表示。总结Datalog语言中几种传统的递归查询算法,同时结合INMDBMS的数据模型特点,设计并实现了IGQA(INMDB Goal_driven Recursive Query Algorithm)作为IRL规则语言的递归查询算法。IGQA以深度优先、回退的方式来实现递归查询。在真实数据集上的实验表明,当数据规模增长时,IGQA具有较高的执行成功率和较好的执行时间稳定性。; 胡启超刘梦赤胡婕

专家数据库系统数据访问技术方法的研究被引量：6: 2003年; 阐述了专家数据库系统相对关系型数据库系统的优点,提出了基于CLIPS和WXCLIPS专家系统开发平台下,以文本文件和MSSQLSERVER为数据库系统的数据访问技术方法的实现,并以配置个人计算机的专家数据库系统为例讨论了这些方法的应用.; 李跃新胡婕秦丽; 关键词：专家系统数据库系统专家数据库系统数据访问

双向循环网络中文分词模型被引量：11: 2017年; 针对统计方法的中文分词模型主要依赖于特征工程,难以捕捉句子中长距离依赖关系等问题,提出一种双向循环网络中文分词模型.为能有效获取待分类字符的上下文特征,避免局部窗口大小的限制,使用长短时记忆网络(Long Short-Term M emory Neural Netw ork,LSTM)作为神经网络隐藏层,同时增加一层反向LSTM抽取字符的将来信息特征.提出一种语言模型预训练的网络权值初始化方法,该模型同时得到中文字符embeddings分布式向量特征.在标准分词数据集上测试表明该模型取得比以往统计标注方法更好的效果.通过对比实验结果发现深层神经网络能提取出不逊于人工总结的分词特征.; 胡婕张俊驰; 关键词：分词

基于LCA分块算法的大学科研人员信息抽取被引量：3: 2016年; 现有的半结构化网页信息抽取方法主要假设有效数据间具有较强结构相似性,将网页分割为具有类似特征的数据记录与数据区域然后进行抽取。但是存有大学科研人员信息的网页大多是人工编写填入内容,结构特征并不严谨。针对这类网页的弱结构性,提出了一种基于最近公共祖先(lowest common ancestor,LCA)分块算法的人员信息抽取方法,将LCA和语义相关度强弱的联系引入网页分块中,并提出了基本语义块与有效语义块的概念。在将网页转换成文档对象模型(document object model,DOM)树并进行预处理后,首先通过向上寻找LCA节点的方法将页面划分为基本语义块,接着结合人员信息的特征将基本语义块合并为存有完整人员信息的有效语义块,最后根据有效语义块的对齐获取当前页面所有关系映射的人员信息。实验结果表明,该方法在大量真实的大学人员网页的分块与抽取中,与MDR(mining data records)算法相比仍能保持较高的准确率与召回率。; 易晨辉刘梦赤胡婕; 关键词：信息抽取关系映射

基于复述的中文自然语言接口被引量：1: 2016年; 针对传统以句法分析为主的数据库自然语言接口系统识别用户语义准确率不高,且需要大量人工标注训练语料的问题,提出了一种基于复述的中文自然语言接口(NLIDB)实现方法。首先提取用户语句中表征数据库实体词,建立候选树集及对应的形式化自然语言表达;其次由网络问答语料训练得到的复述分类器筛选出语义最相近的表达;最后将相应的候选树转换为结构化查询语句(SQL)。实验表明该方法在美国地理问答语料(Geo Queries880)、餐饮问答语料(Rest Queries250)上的F1值分别达到83.4%、90%,均优于句法分析方法。通过对比实验结果发现基于复述方法的数据库自然语言接口系统能更好地处理用户与数据库的语义鸿沟问题。; 张俊驰胡婕刘梦赤; 关键词：数据库自然语言接口复述

基于信息网模型的Web实体语义信息搜索平台被引量：3: 2017年; Web上实体信息过于分散且缺乏语义,传统基于关键词匹配的搜索引擎往往因缺少上下文等语义信息,无法搜索到精确的结果。为了对Web数据进行精确查找,使用信息网模型(INM)对Web数据进行语义表示和建模,将实体的所有语义信息组织在一个对象中,快速获取实体完整的语义信息。基于INM构建复杂语义数据库,设计实现一个可对教育领域相关实体信息进行精确搜索的TLDW系统。实验结果表明,该系统初次查询时间均在100 ms内,其搜索结果包含实体的上下文关系等多种语义信息,缓存优化后的搜索结果可在20 ms内完成。; 夏翠翠刘梦赤胡婕; 关键词：语义关系

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胡婕

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