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主要介绍了网格计算的服务信息的逻辑与概念,探讨了如何精确地实现特定的网格服务信息和如何实现常见的网格服务的服务信息。服务信息是实现网格的动态特性的基础。
针对大型信息系统需求的复杂性,从需求的元级概念出发,提出了元需求概念,分析定义了元需求的构成要素、要素间关系及特征;用模型的方法来表示元需求,构建元需求模型,并形式化地表示模型。引进本体概念,将元需求
词汇语义褒贬倾向性研究是句子褒贬倾向性识别的基础,而句子褒贬倾向性识别又是文本倾向性识别和篇章结构褒贬倾向性识别的基础。以《知网》的词汇语义相似度计算为基础,针对目前采用计算基准词对与词汇相似度的方法
针对现有实例匹配方法存在的准确率和学习效率不高的问题,提出了一种新的基于遗传规划和主动学习的链接规则学习方法,并用于本体实例匹配。设计了更合理的链接规则表示,并针对链接规则的特点,对遗传规划的初始种群
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