乔建忠

作品数：11被引量：22H指数：3
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面向军队文化的大学计算机基础教学跨领域应用能力培养模式
《计算机教育》2016年第4期78-83,共6页乔建忠 
解放军艺术学院任职教育教学研究项目"军事背景下的‘三位一体’计算机实践应用课的设计与实施"(YXRZJY-2014-15)
面向军队文化相关专业,深入探究如何缩小大学计算机基础教学与部队需求之间的差距,提出通过调研部队官兵计算机应用现状,改进传统计算机教学较难满足多样性任职需求的问题,来适应跨军事和文化领域应用、重视计算思维培养的计算机教学改...
关键词：大学计算机基础 计算思维 军事严肃游戏 军队文化 培养模式 
一种基于改进BFS算法的主题搜索技术研究被引量：1
《现代图书情报技术》2013年第7期28-35,共8页乔建忠 
通过对Web主题爬行器在预测链接优先级时所用到的特征因子的细化和重新分类,引入收割率和媒体类型两个新特征作为相关性判断依据,提出一种改进的最好优先搜索算法。该算法采用"细粒度"策略过滤不相关网页,选取多个角度有代表性的特征因...
关键词：主题搜索 搜索算法 最好优先搜索算法 主题爬行器 特征因子 
基于多分类器组合择优方法的主题爬行分类策略
《图书情报工作》2013年第14期114-120,共7页乔建忠 
针对主题爬行技术中的单一分类算法在面对多主题Web抓取和分类需求时泛化能力不强的局限,设计一种利用多种强分类算法形成的分类器组合,主题爬行器根据当前主题任务在线评估并为分类器排名,从中选择最优分类器分类的策略,并开展在多个...
关键词：主题爬行技术 主题爬行器 网页分类 分类算法 多分类器组合 分类准确率 分类效率 
面向主题搜索的特征因子研究综述
《图书情报工作》2012年第17期143-147,121,共6页乔建忠 
通过梳理搜索算法中出现的各种特征因子,提出一种更全面的特征因子分类方法,按其自身特点将特征因子划分为6类,分别是文字内容特征、Web拓扑特征、主题分布特征、文档类型特征、统计特征和时效性特征,并描述各特征项对主题相关性的作用...
关键词：主题爬行技术 主题爬行器 特征因子 搜索算法 
一种基于统计特征面向“类型”主题抓取的网页相关性判断策略研究被引量：3
《现代图书情报技术》2012年第6期9-16,共8页乔建忠 
为满足主题爬行器在线分类的轻量化设计要求,提出一种基于多项表示网络文档类型的统计特征实现网页按类型进行主题相关性判断的策略;借助WEKA提供的API,为该主题相关性判断策略设计相应的训练算法和分类算法。通过分类准确率、效率和特...
关键词：相关性判断策略 主题爬行器 主题搜索 数字图书馆 
2010国际数字对象保存会议(iPRES2010)综述被引量：4
《图书馆杂志》2011年第9期61-67,54,共8页李文生 乔建忠 
系统而全面地回顾第7届iPRES(iPRES2010)数字对象长期保存国际会议,围绕"绿色数字保存"为主题,会议对元数据和对象属性、可信保存和保存服务、保存计划和评估、框架模型和保存网站数据、系统建设和案例研究、费用模型、战略和经验等主...
关键词：数字对象 数字保存 IPRES 综述 
需求驱动的主题爬行技术研究被引量：2
《图书情报工作》2011年第13期108-111,146,共5页乔建忠 
主题爬行技术的应用领域不断扩大,但对主题的界定并无统一的标准。从需求的角度将现有主题爬行技术分为三种基本类型:面向内容的、面向类型的和面向网站的,分别论述它们的关键技术和典型案例。最后提出一种将各需求统一在一个框架内的...
关键词：主题爬行技术 需求驱动 主题爬行器 组合爬行技术 
基于锚与链接文本扩展的KBES算法隧道策略被引量：1
《现代图书情报技术》2011年第3期45-50,共6页乔建忠 
在总结主题爬行器的"真、假隧道"策略的基础上,提出一种解决"假隧道"问题的KBES算法。通过实验分析KBES算法能在一定程度上提高锚与链接文本在启发策略中预测新链接相关性的效率。
关键词：主题搜索 隧道技术 搜索算法 主题爬行器 
基于业务关联的政务信息资源分类系统的研究与实现被引量：4
《现代图书情报技术》2010年第9期28-36,共9页乔建忠 
基于MVC模式设计并实现一个B/S结构的政务信息资源分类系统,描述该系统的体系架构和业务逻辑,重点解决数据抽象、业务关联、权限控制和可视化等关键问题。经运行测试,系统能较好地满足分类机制和跨部门业务关联的需求,并实现对整个分类...
关键词：电子政务 信息资源 分类系统 业务关联 隐性关联 信息可视化 MVC 
基于主题爬虫的本体非分类关系学习框架被引量：2
《图书情报工作》2010年第18期120-125,129,共7页乔建忠 
提出一种借助主题爬虫自动从返回的相关网页进行本体非分类关系学习的框架与方法。针对利用互联网进行本体学习的特点,所用到的主要方法是词频、共现统计和分割聚类算法K-Means,并没有采用复杂的语法结构分析和半指导聚类算法如EM、BIRC...
关键词：本体学习 非分类关系 主题爬虫 分割聚类算法 相关度 
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