传统的关键字过滤技术满足了人们一定的需要,但是其灵活性差,效果有限,难以识别和过滤变形过的关键字.本文将语义单元应用在网络监测中,提出了一种新的关键字过滤方法.这种方法可以有效地识别和过滤网络中经过变形的关键字,其时间复杂度为O(L)而非O(LN),其中L是文本的长度,N是关键字集的规模,即无论关键字集有多么大的规模,算法消耗的时间是固定不变的,这对网络监测和信息过滤有着较强的实用性

• 编译器只能通过一些相对低层的语义等价转换来优化代码； • 冗余运算的原因 – 源程序中的冗余； – 高级程序设计语言编程的副产品 • 比如A[i][j].f = 0; A[i][j].k = 1;中的冗余运算； • 语义不变的优化 – 公共子表达式消除 – 复制传播 – 死代码消除 – 常量折叠

• 矩阵分解及隐性语义索引 • 关于词项-文档矩阵 • 线性代数基础 • 矩阵分解与低秩逼近 • IR中的隐性语义索引 • 矩阵分解的计算机实现 • 推荐系统 • 推荐系统的兴起 • 推荐系统的基本方法 • 示例：UV分解用于音乐推荐

距离象似动因；带de与不带de的两类定中构造的语义差别； 研究的主要结论： 这些结论可归纳为以下三个相互关联、层层推进的命题： （1）定中之间因de字的隐现而有别的形式距离平行于其间的概念距离。 （2）若其他条件相同（包括定语和中心语的词性、语体属性、音节数目等），de字在定中之间的隐现规律由距离象似动因促动。 （3）汉语名词短语的基本结构规律由距离象似动因促动

金文的研究对于历史考古、文字史和汉语史的研究有着非常重要的意义,但是传统语言学对金文的研究方法有一定的局限性,应借鉴西方语义学理论,从字形入手,对金文文字做出语义场分析和义位分析,建立起完整的字义体系

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统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

将语义Web技术引入发布/订阅系统中,结合领域本体,提出一种智能匹配算法.以双索引哈希邻接表,结合谓词表、变量约束表和变量类型表作为订阅条件RDF图模式的数据结构,采用元语句级匹配计数方法,使原子订阅条件仅匹配一次,原子订阅条件间\与关系\的顺序匹配.定量和定性分析了算法的时间和空间复杂度.实验结果比较表明,所设计的智能匹配算法具有较高的订阅匹配效率,适合于大规模发布/订阅系统