基于无线传感网的海洋监测节点定位算法

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1、基于无线传感网的海洋监测节点定位算法（1.长江师范学院数学与计算机学院，重庆408100；2.中冶赛迪技术股份有限公司）　　摘要：为了更好地向用户提供个性化的plementationofpersonalizationdictionaryforaticsandputerScience，YangtzeNormalUniversity，Chongqing408100，China；2.CISDI）　　Abstract：Forthesakeofprovidingbetterpersonalizingserviceof

2、ationretrievalforusers，animprovedgeneratingalgorithmofuserpersonalizingdictionaryhasbeenacplishedinthepaper，iningthetermsamassoforequicklyandaccurately，andsupportingthepersonalityretrievalbetter.TheimportanceoforeefficientlyintheIGAUPD，inulaabouttheedIeexp

3、erimentshaveprovedtheadvantagesoftheuserpersonalizationdictionarycreatedbyIGAUPD.　　Keyodeling；theserviceofationretrieval　　0引言　　近十几年来，因特X上的各种信息呈指数级的速度增长，使得互联X用户想要快速找到其真正所需要的信息或资料越来越困难。因此需要针对每个用户提供个性化的检索服务，以解决因特X中信息的多样化与用户需求的专一化之间的矛盾。　　提供个性化的Web检索服务，首先需要掌握每个

4、用户特有的兴趣，即对用户的兴趣进行建模，形成针对某特定用户的兴趣描述文件。X页文本的分词及特征提取在大多数用户兴趣建模系统中占有重要地位，如文献[2]采用基于遗传算法的BP神经X络系统学习用户兴趣，其学习模型包括三个模块：页面处理、兴趣提取和兴趣更新，其中页面处理模块就包括了中文分词。文献[3]提出一种基于主成份支持向量机的X页自动分类方法进行建模，首先还是对X页进行分词及特征提取。文献[4，5，9]则着重X页文本的特征描述。文献[5]对权重公式和向量空间模型同时进行改进，以更好的方式描述X页文本，这个过程

5、中自然也包括X页文本分词。文献[9]采用基于词性的方法提取X页中的特征词并用DF与TF相结合的公式计算词权。文献[4]通过“打碎”X页文档，提取出“精细化”、“条目化”的X页特征，在提取特征词的过程中，应用了特征词典，却没有对特征词典作进一步的阐述。文献[2-5，9]在X页特征提取的过程中均需使用词典，只有文献[4]提出特征词典的概念。若借助传统的全局词典（词量通常在10万以上）提取X页内容的特征，会使提取X页特征的时间开销较大，并且由于传统词典里大量的词其实对于用户兴趣建模没有直接作用，且很多词是频繁词，

6、如果这些词进入了X页特征向量里反而会形成噪声，影响X页内容的挖掘效果。因此有必要像文献[4]一样建立特征词典。本文提出一种针对用户的兴趣特征建立的大致符合用户兴趣的个性化词典，该词典包含的词量较少，绝大部分词都能反映用户的兴趣，并且尽量排除频繁词，避免在提取X页特征时形成噪声数据。　　本文提出的个（1.长江师范学院数学与计算机学院，重庆408100；2.中冶赛迪技术股份有限公司）　　摘要：为了更好地向用户提供个性化的plementationofpersonalizationdictionaryforatic

7、sandputerScience，YangtzeNormalUniversity，Chongqing408100，China；2.CISDI）　　Abstract：Forthesakeofprovidingbetterpersonalizingserviceofationretrievalforusers，animprovedgeneratingalgorithmofuserpersonalizingdictionaryhasbeenacplishedinthepaper，iningthetermsamas

8、soforequicklyandaccurately，andsupportingthepersonalityretrievalbetter.TheimportanceoforeefficientlyintheIGAUPD，inulaabouttheedIeexperimentshaveprovedtheadvantagesoftheuserpersonalizationdictionarycreatedbyIGA