《網路信息融合與知識服務的理論和方法研究》是依託中山大學，由印鑑擔任項目負責人的重點項目。
基本介紹
- 中文名：網路信息融合與知識服務的理論和方法研究
- 項目類別：重點項目
- 項目負責人：印鑑
- 依託單位：中山大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
Web是一個蘊涵著巨大潛在價值知識的信息空間，Web信息極大地便利和豐富了人們的生活，但也給信息的組織、查找與分析等有效利用帶來了極大的挑戰。本項目將針對Web數據的特點以及實際生活中的套用需求，開展網路信息融合與知識服務的理論和方法研究。具體包括：在網路信息融合方面，研究Web文本分類/聚類的算法與模型；研究海量linked data的集成、組織和套用技術，研究Web語義的標註方法。在知識服務方面，研究基於社區網路的個性化搜尋技術；研究協同過濾推薦模型與方法。目標在於構建網路信息融合與知識服務的理論和技術框架，為各類套用的開發奠定理論和技術基礎。本課題的成果可望套用於網站設計、搜尋引擎服務、電子商務等眾多方面，具有廣闊的套用前景。
結題摘要
項目在信息網路挖掘、Web文本分類/聚類、Linked data 數據的集成管理、Web語義的標註、個性化搜尋、推薦系統等方面進行了深入研究，提出了基於動態圖的結點相似度更新算法、基於連結的相似性度量、基於模糊粗糙集嵌套結構的特徵選取方法、基於原始對偶算法的排序學習方法、基於遷移學習方法的跨語言文本分類算法、基於K2樹的壓縮方法、可重疊社團搜尋方法等，並得出了若干有價值的結論。 項目設計實現了面向Linked-data的中文知識圖譜系統與平台，開發了運行在連結數據云環境下的Idea-map系統，為後續Linked-data數據的組織管理以及網路信息的語義標註研究提供了平台支持。 項目在國際國內重要期刊和重要國際會議上發表(含已錄用)論文55篇，包括IEEE TKDE、TFS、TC、TNNLS、PVLDB、Physica A及SIGMOD、KDD、IJCAI、AAAI、ICDE等，其中，CCF Rank A 類期刊和會議20篇，CCF Rank B類期刊和會議21篇。培養了研究生45名；受理髮明專利10項，獲得軟體著作權4項；獲得國際高水平學術競賽冠軍1項。
