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融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。 相似文献
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作战体系具有层次高、规模大,各作战分系统间协调配合密切的特征。在作战任务中,这种多层次、多系统、多决策者、多目标的结构使得对各作战子系统的武器装备分配变得更为复杂。为解决此类复杂结构的优化问题,在层次化多目标分析方法基础之上,将层次系统的风险管理引入到模型中来,形成多目标多决策者资源分配模型多目标多决策者资源分配模型,用以解决在不确定风险环境下进行多目标资源分配的问题。利用MOMDRA模型建模空袭风险下防空反导体系的武器装备分配问题,在求解该模型的过程中采用系统分解的思路,利用权重法,站在不同决策者的角度得到该体系的Pareto最优资源分配方案,并通过一个实例来说明此方法的可行性。 相似文献
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