曹波

作品数：4被引量：24H指数：3
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供职机构：广西大学计算机与电子信息学院更多>>
发文主题：蚁群聚类中文信息处理VITERBI算法最大熵模型中文文本更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《计算机工程》更多>>
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基于蚁群聚类的top-N推荐系统被引量：6
《微计算机信息》2009年第9期225-226,222,共3页曹波 苏一丹 
国家自然科学基金资助项目(60564001)
本文先将原始Web日志进行预处理,即对Web日志进行数据清洗,用户识别,会话识别和格式转换等。再用蚁群聚类算法对预处理后的日志进行聚类分析,提取具有代表性的用户访问模式,最后用协同过滤推荐技术向网站访问者进行推荐,提供个性化服务...
关键词：协同过滤 WEB日志挖掘 蚁群聚类 推荐系统 
基于最大熵模型的中国人名自动识别被引量：7
《计算机工程与应用》2009年第4期227-228,234,共3页曹波 苏一丹 邓琦 
国家自然科学基金No.60564001~~
用最大熵模型自动识别中国人名。首先对语料库的词性进行角色替换,然后用特征模板从角色替换后的语料库中提取出特征集,接着用IIS算法训练特征集的最大熵参数,最后用viterbi算法对初分词文本进行角色标注,并在角色序列的基础上进行模式...
关键词：中国人名识别 最大熵模型 VITERBI算法 
基于蚁群聚类模型的增量式Web用户聚类被引量：3
《微计算机信息》2008年第15期231-233,共3页张斌 苏一丹 曹波 
国家自然科学基金项目(60564001)
本文首先针对Web数据高纬的特点,提出一种基于方向相似性的蚁群聚类算法并将其应用于用户聚类;然后针对Web数据的动态性,引入聚类模型维护库,在原有聚类模型的基础上实现增量式用户聚类。实验结果表明,该方法能动态有效地实现用户聚类。
关键词：用户聚类 蚁群聚类 方向相似性 增量 
中文文本体裁分类中特征选择的研究被引量：8
《计算机工程》2008年第23期89-91,共3页邓琦 苏一丹 曹波 闭剑婷 
国家自然科学基金资助项目(60564001)
针对文本体裁自动分类在特征选择和权重计算方面的特殊性,提出文本的内容类别信息,改进传统特征选择方法CHI以及权重计算公式tf.idf,并运用支持向量机在含5类体裁的语料上进行中文文本体裁自动分类。实验结果表明,该方案是可行的。
关键词：中文信息处理 体裁分类 特征项选择 支持向量机 
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