2016年4月18日
1---------java调用NLPIR（ICTCLAS2016）实现分词功能
摘要： 备注：win7 64位系统，netbeans编程 NLPIR分词系统，前身是2000年发布的ICTCLAS，2009年更为现名。张华平博士打造。 实现步骤： 1、在Netbeans中，文件→新建项目→java→java应用程序；项目名称：CWordSeg； 2、将NLPIR文件下…\sample\J 阅读全文
posted @ 2016-04-18 19:52 刘小神 阅读(4817) 评论(0) 推荐(0) 编辑
中科院分词ICTCLAS导入用户词典后分词结果一样？
摘要： 用户词典如下：舟曲县城@@ZQXC连夜@@LY中国科学院@@v工作@@t研究@@nb国科@t万科@y结果如下：Initial success!中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS。千万科学家未导入用户词典的分词结果是： 中国科学院/n 计算技术/ 阅读全文
posted @ 2016-04-18 19:21 刘小神 阅读(1116) 评论(0) 推荐(0) 编辑
ICTCLAS中文分词库的使用
摘要： ICTCLAS计算所中文分词(当前最好的汉语词法分析器)系统特点：准确度高(98.5%)，性能优越(500KB/s分词速度)，词性标注(POS tagging)且支持多种标注集，支持用户自定义词典，支持用户自定义词性标注，支持多平台，支持模块组合关闭(在Configure.xml中设置)，支持多编码 阅读全文
posted @ 2016-04-18 17:38 刘小神 阅读(1317) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2016年4月15日
精----Java读取xml文件的四种方法
摘要： xml文件： Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="GB2312"?> <RESULT> <VALUE> <NO>A1234</NO> <ADDR>河南省郑州市</ADDR> </VALUE> <VALUE> <NO>B1234</NO> <ADDR>河南省郑州市二 阅读全文
posted @ 2016-04-15 20:10 刘小神 阅读(491) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Java读取、创建xml（通过dom方式）
摘要： 创建一个接口 XmlInterface.java public interface XmlInterface { /** * 建立XML文档 * @param fileName 文件全路径名称 */ public void createXml(String fileName); /** * 解析XM 阅读全文
posted @ 2016-04-15 20:08 刘小神 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2016年4月14日
对Jena的简单理解和一个例子
摘要： 本文简单介绍Jena（Jena 2.4），使用Protégé 3.1（不是最新版本）创建一个简单的生物（Creature）本体，然后参照Jena文档中的一个例子对本体进行简单的处理，输出本体中的Class、Property等信息。 本文内容安排如下： Ø 介绍Jena Ø 运行Jena Ø Jena 阅读全文
posted @ 2016-04-14 14:32 刘小神 阅读(3030) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2016年4月13日
Jena学习笔记(2)——利用数据库保存本体
摘要： 注明：本文档是使用Jena2.6.4，数据库为MySQL，数据库驱动版本为mysql-connector-java-5.1.13-bin.jar。 1 Jena的数据库接口 Jena提供了将RDF数据存入关系数据库的接口，Model、Resource、Query等接口可以用于访问和维护数据库里的RD 阅读全文
posted @ 2016-04-13 21:24 刘小神 阅读(6062) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2016年4月12日
在Jena框架下基于MySQL数据库实现本体的存取操作
摘要： 在Jena框架下基于MySQL数据库实现本体的存取操作 转自：http://blog.csdn.net/jtz_mpp/article/details/6224311 最近在做一个基于本体的管理系统。其中对本体的操作部分，我使用的是Jena框架；数据模型是基于本体的语义模型；数据存储则是MySQL 阅读全文
posted @ 2016-04-12 18:38 刘小神 阅读(1976) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2016年3月5日
推荐系统数据稀疏性问题
摘要： 对于目前大规模的电子商务平台，如淘宝、ebey，其用户、商品数量都非常大。淘宝数据显示，2010年淘宝网注册用户达到3.7亿，在线商品数达到8亿，最多的时候每天6000万人访问淘宝网，平均每分钟出售4.8万件商品。假如我们要做User-Item的协同过滤算法，那么U-I矩阵大小是6000万 ×8亿。 阅读全文
posted @ 2016-03-05 20:58 刘小神 阅读(5061) 评论(0) 推荐(0) 编辑
基于协同过滤的推荐系统
摘要： 在上一篇博文中，我已经总结了几种主要的推荐方法，其中，基于内容和基于协同过滤是目前的主流算法，很多电子商务网站的推荐系统都是基于这两种算法的。基于内容在第一篇博文中已经详细介绍了，因此本博文主要是介绍基于协同过滤的个性化推荐系统。 协同过滤是一种基于一组兴趣相同的用户或项目进行的推荐，它根据邻居用户 阅读全文
posted @ 2016-03-05 20:55 刘小神 阅读(831) 评论(0) 推荐(0) 编辑