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数据挖掘 搜索引擎日志挖掘 个性化推荐系统 语义角色标记
文本分类 社团网络挖掘 语义检索和知识问答 智能agent
  • 数据挖掘

情景相关的移动数据挖掘
关于情景相关的移动数据挖掘,我们的研究目标是通过挖掘移动设备产生的情景相关的数据,发现人们的行为规律,从而提供更加个性化的服务。我们的研究内容包括:1)挖掘移动数据从而发现用户的社团规律;2)挖掘多用户的行为路线数据,从而发现用户行为规律;3)通过用户行为规律和兴趣检测,对用户进行个性化推荐。
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  • 搜索引擎日志挖掘

主要研究如何用数据挖掘和机器学习的方法从大规模搜索引擎日志中获取有价值的信息和基于搜索引擎日志信息改善搜索引擎用户体验的应用。

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  • 个性化推荐系统

个性化推荐系统根据用户对电影等项目的访问历史记录构建用户兴趣模型,并根据此兴趣模型向用户提供针对性的信息推送服务,主动给用户推荐感兴趣的项目。个性化推荐系统是目前解决信息过载、信息迷航等问题的最有效的方法之一,它被广泛应用于电子商务、数字化图书馆、以及电影、音乐、旅游、餐馆、住宿等的推荐网站。下图示意了电影推荐系统中给一个用户推荐电影的过程。
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  • 语义角色标注

语义角色标注就是在句子层次上用一组预定义的语义符号标注出句子中所包含的各种语义角色。句子中的谓词和它对应的一组语义角色一起表达了一个语义。这种表达方式脱离了原有的语法结构,能够更抽象地表达句子的语义。标注的结果可以直接应用于问答系统、机器翻译、文本摘要等领域,也可以用于进行更高层次的语义分析。它作为一种浅层语义分析方法,在一定程度上实现了从语法向语义的转变,是进行语义计算研究的基础性工作之一。
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  • 文本分类

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  • 社团网络挖掘

社团挖掘是根据网络中顶点间联系的紧密程度对顶点进行集团划分,使得顶点集团内部的联系相对稠密,而集团之间的联系相对稀疏。这样的顶点子集在现实的网络中具有明显的结构性和功能性意义,因而具有广泛的应用价值。下图是一个社会网络,图中不同的颜色背景代表了不同的社团,我们可以看到同属一个社团的用户之间联系频繁,而属于不同社团的用户之间联系较少。
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  • 语义检索和知识问答

问答(QA)是信息检索的一种特殊方式。面对一个以自然语言表达的问题,一个问答系统的任务就是在给定的文档中找出正确的答案,并以自然语言的表达方式返回答案。
一般地,一个QA系统可以由以下三个模块组成:问题处理模块,段落索引模块和答案处理模块。下图就可以作为一个QA系统的结构图
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  • 智能agent和智能网络
 
   
   
 
 
               
 
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