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成果簡(jiǎn)介：此項(xiàng)目為利用自然語(yǔ)言和語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于 Web 的有關(guān)廣聯(lián)達(dá)公司產(chǎn)品服務(wù)的自動(dòng)問答系統(tǒng)。在傳統(tǒng)基于搜索引擎的問答系統(tǒng)基礎(chǔ)上，通 過(guò)對(duì)問題和答案的進(jìn)行語(yǔ)義依存分析并結(jié)合領(lǐng)域本體模型提供較為準(zhǔn)確的 自動(dòng)問答功能，在實(shí)際應(yīng)用中取得良好的效果。 項(xiàng)目來(lái)源：自行開發(fā) 技術(shù)領(lǐng)域：軟件 應(yīng)用范圍：領(lǐng)域內(nèi)自動(dòng) Web 問答，尤其適合一些售后服務(wù)系統(tǒng)

中通服咨詢?cè)O(shè)計(jì)研究院有限公司總部位于博愛之都南京，始建于1963年，系致力于通信、建筑、信息化及節(jié)能環(huán)保等領(lǐng)域的咨詢、設(shè)計(jì)、研究與實(shí)施的國(guó)家級(jí)重點(diǎn)高新技術(shù)企業(yè)，綜合實(shí)力持續(xù)位居全國(guó)同行業(yè)前列。        作為中國(guó)通信服務(wù)公司戰(zhàn)略核心單元，國(guó)家住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、國(guó)家工業(yè)和信息化部等政府部門國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定單位之一，公司也是通信運(yùn)營(yíng)商集團(tuán)總部主要技術(shù)支撐單位。以“成為國(guó)內(nèi)一流、國(guó)際有影響力的通信、建筑、信息化以及節(jié)能環(huán)保行業(yè)技術(shù)服務(wù)提供商”為愿景，秉承“滿足客戶需求、創(chuàng)造客戶商機(jī)、超越客戶期望、成就客戶事業(yè)”的經(jīng)營(yíng)理念，多年來(lái)潛心傳承智慧網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)意與靈感構(gòu)建無(wú)窮想象。        定位于“新一代綜合智慧服務(wù)商”，以中國(guó)通服智慧城市工程院為載體，完成一批在國(guó)內(nèi)有影響力的智慧城市項(xiàng)目，智慧城市總承包建設(shè)能力處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先地位。

功率：36W效率因數(shù)：＞0.95波動(dòng)深度：＜0.5%色溫：4000K&5000K顯色指數(shù)：＞92???R9＞50色容差：＜3統(tǒng)一防眩指數(shù)：＜15頻閃：無(wú)頻閃藍(lán)光危害：無(wú)危害光生物安全：RG0材質(zhì)：塑料+鋁型材安裝方式：支持嵌入式安裝/吸頂安裝/吊繩安裝/吊桿安裝調(diào)光方式：無(wú)調(diào)光/可控硅/0-10V/Dali調(diào)光可定制光譜（全光譜+紅外光譜）

Web挖掘技術(shù)屬于信息科學(xué)領(lǐng)域，涉及自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、知識(shí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)和隨機(jī)過(guò)程等多個(gè)研究領(lǐng)域，并需要使用概率統(tǒng)計(jì)、矩陣?yán)碚撘约捌渌浻?jì)算方法作為研究工具和手段。本項(xiàng)目主要針對(duì)Web挖掘中的Web數(shù)據(jù)模型、文本分類和信息檢索等基本問題進(jìn)行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語(yǔ)義結(jié)構(gòu)模型、基于投影尋蹤的中文網(wǎng)頁(yè)分類算法和基于Markov網(wǎng)絡(luò)的信息檢索等模型。同時(shí)，在理論上對(duì)這些方法進(jìn)行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實(shí)驗(yàn)方面，我們將分類模型應(yīng)用于大規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（REUTER-21578語(yǔ)料庫(kù)、復(fù)旦大學(xué)中文文本分類語(yǔ)料庫(kù)），進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明這些方法均表現(xiàn)出了較好的性能，接近甚至優(yōu)于SVM和KNN的分類效果，并應(yīng)用檢索模型在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進(jìn)行了多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其性能與BM25相當(dāng)在某些指標(biāo)上甚至更優(yōu)。另外，課題組在北大天網(wǎng)測(cè)試文檔集上應(yīng)用上述模型，在近幾年的全國(guó)搜索引擎和網(wǎng)上信息挖掘?qū)W術(shù)研討會(huì)（SEWM）的中文WEB信息檢索評(píng)測(cè)中均取得了優(yōu)異的成績(jī)。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。◆項(xiàng)目的應(yīng)用范圍及經(jīng)濟(jì)效益分析 在該系統(tǒng)中采用了一類創(chuàng)新性的用于復(fù)雜類型數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)模型——發(fā)現(xiàn)特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統(tǒng)包含了 Web文本挖掘、客戶訪問模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類和Web文本聚類等方面，采用了我們提出的新算法。國(guó)際著名無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)“香港國(guó)際無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估事務(wù)所”品過(guò)此專利無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值72萬(wàn)美元。   基于內(nèi)在機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論KDTIM是我們獨(dú)立提出的原創(chuàng)性理論，基于該理論我們?cè)O(shè)計(jì) 該 并實(shí)現(xiàn)了具 有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大型軟件系統(tǒng)——集成化組合構(gòu)件式知識(shí)發(fā)現(xiàn)軟件系統(tǒng) ICCKDSS，而 Web挖掘系統(tǒng)是其 三個(gè)核心 部分之一。該系統(tǒng)具有通用性強(qiáng)、性能良好、使用方便、人機(jī)界面友好等特點(diǎn)，可以在不同的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上進(jìn)行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法（已獲國(guó)家發(fā)明專利授權(quán)，申請(qǐng)?zhí)枺?3104960.5），是在現(xiàn)有的Web挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上融入知識(shí)發(fā)現(xiàn)內(nèi)在機(jī)理之一：雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制，即構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)（文本庫(kù)、日志庫(kù)與結(jié)構(gòu)信息庫(kù)）與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的內(nèi)在聯(lián)系“通道”,使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)通過(guò)此機(jī)制可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面，通過(guò)雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。從而用基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)去制約與驅(qū)動(dòng) Web挖掘系統(tǒng)的整個(gè)挖掘流程，改變Web挖掘系統(tǒng)固有的運(yùn)行機(jī)制，在結(jié)構(gòu)與功能上形成了相對(duì)于 Web挖掘系統(tǒng)而言的一個(gè)開放的、優(yōu)化的擴(kuò)體。總體上講，將Web挖掘視為一個(gè)開放系統(tǒng)，在Web挖掘進(jìn)程與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的廣泛聯(lián)系中，改進(jìn)與優(yōu)化了Web挖掘的結(jié)構(gòu)、過(guò)程與運(yùn)行機(jī)制。 本系統(tǒng)已成功地應(yīng)用到現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育網(wǎng)信息挖掘中，得到用戶好評(píng)并通過(guò)國(guó)家軟件評(píng)測(cè)中心的鑒定測(cè)評(píng)。它還可以廣泛地應(yīng)用到智能決策（預(yù)測(cè)）支持系統(tǒng)、 CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、門戶網(wǎng)站、電子商務(wù)和電子政務(wù)等領(lǐng)域中。該系統(tǒng)具有很大的應(yīng)用推廣價(jià)值和廣闊的市場(chǎng)前景。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。

本發(fā)明公布了一種基于最優(yōu)模型的WEB輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。該方法的基本思想就是首先對(duì)歷史輿情事件進(jìn)行分類獲取輿情的幾大類別，然后對(duì)分類獲得的各個(gè)類別中事件的時(shí)間序列圖進(jìn)行聚類獲取小類，通過(guò)保證均方誤差和最小的方式求取各個(gè)小類的最優(yōu)模型從而獲取各個(gè)大類的最優(yōu)模型集。

該項(xiàng)目是國(guó)家水庫(kù)洪水調(diào)度決策支持系統(tǒng)的升級(jí)版，采用 J2EE/Orancle 9i/Server 2000 平臺(tái)進(jìn)行軟件開發(fā)，利用 EJB 構(gòu)建系統(tǒng)模型和組件，運(yùn)行于 WEB 環(huán)境。主要包括實(shí)時(shí)遙測(cè)數(shù)據(jù)處理、洪水預(yù)報(bào)、洪水調(diào)度、發(fā)電計(jì)劃制定、信息查詢、數(shù)據(jù)庫(kù)管理等功能模塊。該軟件采用國(guó)家防辦標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行開發(fā)，同時(shí)又針對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，獨(dú)自設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)冗余少的多用戶、多方案數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)，能夠支持多用戶、多方案的洪水預(yù)報(bào)、洪水調(diào)度模擬，極大提高了防汛會(huì)商靈活性和專家參與的廣泛性，易于用于遠(yuǎn)程防汛會(huì)商。此外，該軟件庫(kù)群調(diào)度模塊，支持庫(kù)群系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)方案生成，簡(jiǎn)化了流域洪水調(diào)度模擬過(guò)程，特別便于用于地區(qū)、省級(jí)防汛調(diào)度系統(tǒng)集成管理。