分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】利用改进的粒子群算法进行云计算产业联盟知识搜索, 提高搜索的准确率和效率。【方法】首先利用MapReduce 中Map 函数对粒子分组实现并行化处理, 再运用Reduce 函数对粒子搜索的结果进行归约, 缩短搜索的时间。在粒子搜索过程中, 根据小组内最优位置的平均值进行小组内粒子的信息交互, 避免算法早熟收敛于一个局部最优值。【结果】通过三组仿真实验对改进的粒子群算法和标准粒子群算法进行对比分析, 结果表明改进的粒子群算法在效率与准确率方面均具有明显的优越性。【局限】样本数据存在干扰数据, 有待改进。【结论】该方法能提高云计算产业联盟知识搜索的准确性, 并提升搜索效率。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】针对现有预警体系多以企业自身和监管部门为主体、忽视网络舆情, 导致预警力度不强、缺乏透明度及敏感性、使突发性安全问题时有发生且无法得到及时处理的现状, 提出一种新的舆情预警模型。【方法】通过元搜索技术挖掘舆情信息, 增加基准偏移值优化情感特征项倾向性权重, 添加修正因子以改进潜在语义分析和支持向量机(LSA+SVM)算法, 构建舆情分类预警模型。【结果】以多组突发性安全事件为例, 应用Matlab进行仿真实验。结果证明该舆情预警模型切实可行, 反应迅速, 在语义维度为10 时准确率可达85.75%。【局限】此方法对于能引起关注和讨论的安全事件更加有效。【结论】改进算法适用于舆情预警, 可为企业和监管部门根据分类结果及时采取有效的预警措施提供合理化建议。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】针对现有预警体系多以企业自身和监管部门为主体、忽视网络舆情, 导致预警力度不强、缺乏透明度及敏感性、使突发性安全问题时有发生且无法得到及时处理的现状, 提出一种新的舆情预警模型。【方法】通过元搜索技术挖掘舆情信息, 增加基准偏移值优化情感特征项倾向性权重, 添加修正因子以改进潜在语义分析和支持向量机(LSA+SVM)算法, 构建舆情分类预警模型。【结果】以多组突发性安全事件为例, 应用Matlab进行仿真实验。结果证明该舆情预警模型切实可行, 反应迅速, 在语义维度为10 时准确率可达85.75%。【局限】此方法对于能引起关注和讨论的安全事件更加有效。【结论】改进算法适用于舆情预警, 可为企业和监管部门根据分类结果及时采取有效的预警措施提供合理化建议。