基于ART模型的语义社会网络分析及其在白领犯罪中的应用
摘要：本文在贝叶斯网络的基础上提出并讨论了基于发送者-接收者-话题,即ART(Author -Recipient-Topic)模型的语义社会网络分析技术,以人与人之间发送的对方向敏感的消息(message)为研究对象从社会网络数据中探查隐藏在人际之间的关系,这种方法通过发送接收对,不仅模拟了从一个人的实体到另一个实体的连接,还更好的预测了人的角色,从而提高了结果的准确程度。
关键词：ART模型社会网络分析(SNA) 语义分析白领犯罪社会网络分析(SNA)是对人,组织和团体之间交往的数学模型的定量研究。近年来,大量可用的人际交往方面数据集的出现,国内外社交网站的蓬勃发展以及经济犯罪案件的侦破等事件促进了对社会网络分析的研究。
传统的研究工作强调二元交互,形成有向有加权的边,采用点,线模拟个体间的交流产生的相互关系。这在展现传统的人际交流模式上十分有效,但随着网络技术的不断发展,人与人之间的交流朝着便捷化,海量化、多样化方向发展因此对社会网络进行高效准确的分析日益困难。另外,出于对安全的需要,社会网络分析在统计的自然语言处理,获取交流语言内容,如单词,话题,以及其他交流内容的多维特性等方面需要进一步研究。
本文提出并研究了基于ART(Author -Recipient-Topic)模型的语义
报表语义模型（数据加工：返回结果集方式） 数据加工方式：1.返回查询SQL ; 2.返回结果集DataSet；3.返回数据表。 实现方式基本一致，可以参照系统原有报表语义模型 一、新建报表查询入口类，初始化报表字段 1.数据加工查询业务处理接口的定义: package 票据信息查询/票据池额度查询接口 * * @author 温燕荣WYR * @date 2014-04-15 */ public interface IFbmQueryPaperBillService { /** * 票据信息查询 * @param context * @return * @throws BusinessException */ public DataSet queryPaperBillInfo(IContext context) throws Exception; /** * 票据池额度查询接口 * @param context * @return * @throws BusinessException */ public DataSet queryPaperBillPoolLimit(IContext context) throws Exception; } 2.数据加工入口类，初始化报表字段 package 票据池额度查询入口类 * * @author 温燕荣WYR * @date 2014-04-15 */ public class QueryPaperPoolLimitService {
private static final MetaData metaData; public QueryPaperPoolLimitService(){ super(); } /** * 获得结果集 * * @param context 报表界面查询传进来的参数（查询条件=值，系统一些默认参数等）* @return */ public static DataSet queryPJCAmt(IContext context)throws Exception { ookup DataSet resultDataSet = (context); setPrecision(resultDataSet); return resultDataSet; } etFields()) { if () == { (300); } } } /** * 获得票据池额度元数据（相当于代码写一个元数据） * * @return */ public static MetaData getPJCAmtrMetaData(){ return metaData; } } 二、数据加工业务处理 hangeQueryPaperBillPoolVO(hashmap);
趋势分析之语义网 近几年来，语义网越来越频繁地出现在IT报道中，PowerSet、Twine、SearchMonkey、Hakia等一批语义网产品也陆续推出。早在2010年，Google就已经收购了语义网公司Metaweb。对于这次收购Google产品管理主管杰克·门泽尔(Jack Menzel)发文称，该公司可以处理许多搜索请求，但Metaweb的信息可以使其处理更多搜索请求，“通过推出搜索答案等功能，我们才刚刚开始将我们对互联网的理解用于改进搜索体验”，但对于部分搜索仍然无能为力，“例如，‘美国西海岸地区学费低于3万美元的大学’或‘年龄超过40岁且获得过至少一次奥斯卡奖的演员’，这些问题都很难回答。我们之所以收购Metaweb，是因为我们相信，整合Metaweb的技术将使我们能提供更好的答案”。这表明语义网技术经过近10年的研究与发展，已经走出实验室进入工程实践阶段。 语义网热度变化图 语义网（Semantic Web）是一种智能网络，它不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以使交流变得更有效率和价值。语义网实际上是对未来网络的一个设想，现在与Web 3.0这一概念结合在一起，作为3.0网络时代的特征之一。 语义网这一概念是由万维网联盟的蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）在1998年提出的一个概念，实际上是基于很多现有技术的，也依赖于后来和text-and-markup与知识表现的综合。其渊源甚至可以追溯到20世纪60年代末期的Collins、Quillian、Loftus等人的研究，还有之后70年代初Simon、Schamk、Minsky等人陆续提出的一些理论上的成果。其中Simon在进行自然语言理解的应用研究时提出了语义网络（Semantic Network，不是现在的Semantic Web）的概念。 下面我们用Trend analysis分析语义网领域内的研究热点。（点击链接即可进入https://https://www.doczj.com/doc/7316748140.html,/topic/trend?query=Semantic%20Web）
介绍了指数随机图（P *）社交网络模型 （加里·罗宾斯，皮普派特森，尤瓦尔·卡利什，院长Lusher） 心理学系，行为科学，墨尔本大学商学院。 3010，澳大利亚 摘要： 本文提供的介绍总结，制定和应用指数随机的图模型的社交网络。网络的 各个节点之间的可能的关系被认为是随机的变量和假设，这些随机的领带变量 之间的依赖关系确定，一般形式的指数随机图模型的网络。不同的相关性假设 的例子及其相关的模型，给出了包括伯努利，对子无关，马尔可夫随机图模型。在社会选择机型演员的加入属性也被审查。更新，更复杂依赖的假设进行了简 要介绍。估计程序进行了讨论，其中包括新的方法蒙特卡罗最大似然估计。我 们预示着在其它组织了讨论论文在这款特别版：弗兰克和施特劳斯的马氏随机 图模型[弗兰克，澳，施特劳斯，D.，1986年马氏图。杂志美国统计协会81，832-842]不适合于许多观察到的网络，而Snijders等人的新的模型参数。[Snijders，TAB，派特森，P.，罗宾斯，GL，Handock，M.新规范指数随机图模型。社会学方法论，在记者]提供实质性的改善。 关键词：指数随机图模型;统计模型的社交网络; P *模型 在最近几年，出现了在指数随机图模型对于越来越大的兴趣社交网络，通常称为P *类车型（弗兰克和施特劳斯，1986;派特森和沃瑟曼，1999;罗宾斯等人，1999;沃瑟曼和帕蒂森，1996年）。这些概率模型对一组给定的演员网络 允许泛化超越了早期的P1模型类（荷兰和Leinhardt，1981年）的限制二元独立性假设。因此，它们允许模型从社会行为的结构基础的一个更为现实的构建。这些模型车的研究多层次，multitheoretical假说的有效性一直在强调（例如，承包商等，2006）。 已经有一些自Anderson等重大理论和技术的发展。（1999）介绍了他们对 P *型号知名底漆。我们总结了本文上述的进步。特别是，我们认为重要的是在概念上从依赖假设的衍生地，这些模型，模型的基本依据，然后作出了明确， 并与有关（不可观察）社会进程底层网络的形成假说更容易联系。正是通过新 的模式，可以开发一个有原则的方式，包括结合了演员的属性模型这样的做法。在模型规范和估计最近的发展需要注意的是，因为这样做就设置结构和部分新 技术的步骤依赖的假设，不仅扩大了级车型，但具有重要意义的概念。特别是，我们现在有一个更好的了解马尔可夫随机图，和有前途的新规格的性能已经提 出来克服他们的一些不足之处。 本文介绍了模型，并总结当前方法的发展与扩展概念的阐述（更多技术总 结最近被沃瑟曼和罗宾斯，2005年定;知更鸟和派特森，2005; Snijders等人，出版。）我们首先简要介绍理分析社交网络的统计模型（第1节）。然后，我 们提供指数随机图模型的基本逻辑进行了概述，并概述我们框架模型构建（第 2节）。在第3节中，我们讨论的重要概念一个依赖假设的建模方法的心脏。 在第4节中，我们提出了一系列不同的相关性假设和模型。对于模型估计（第 5章），我们简单总结伪似然估计（PLE）的方法，并检讨最近的事态发展蒙特 卡罗马尔可夫链最大似然估计方法。在第6节中，我们提出拟合模型，网络数
江苏大学 《人工智能》报告 设计题目人工智能报告 学生姓名叶澔鹏 指导老师赵跃华 学院计算机科学与通信工程学院专业班级信息安全1202班 学号 3120604053 完成时间2015年10月25日
摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一．知识的概念 知识（Knowledge）是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物（包括自然的和人造的）及其规律的认识，包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。 经过人的思维整理过的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号产物，不仅包括科学技术知识----知识中最重要的部分，还包括人文社会科学的知识、商业活动、日常生活和工作中的经验和知识，人们获取、运用和创造知识的知识，以及面临问题做出判断和提出解决方法的知识。 知识是把有关的信息关联在一起，形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。 知识=事实+规则+概念 事实就是指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系的描述。 规则是指能表达在前提和结论之间的因果关系的一种形式； 概念主要指事实的含义、规则、语义、说明等。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必
人工智能(部分习题答 案)..
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下：
社会网络影响力最大化算法及其传播模型研究近年来,随着软件与硬件的飞速发展以及个人电脑和互联网的普及,基于熟人关系的网络如微信、基于同学关系的网络如人人网和基于关注关系的网络如微博等各类在线社交平台深受人们的喜爱并占据着人们几乎所有的业余时间,这些平台可以产生海量的数据,给社会网络分析带来了前所未有的机会,因此吸引了大批科研工作者对社会网络空间结构、传播规律等课题的研究和分析。其中,如何选择社会网络里影响力最大化的TOP-K节点及如何挑选社会网络传播模型这两个方向,成为了学术界研究的热门选择。 本文首先在前人研究的基础上,对社会网络影响力最大化算法里现有的算法进行了改进;其次,详细分析了独立级联模型和线性阈值模型,并引入人们在第一次接收信息和以后再次接收信息时会有不同反应这一现象以及遗忘规律,提出了一种新型的社会网络传播模型。具体研究内容如下:(1)基于三度影响力原则的线性衰减度中心性算法。 根据三度影响力原则,影响力主要在三度分隔以内有效,超过三度分隔,影响力几乎趋近于0。因此线性衰减度中心性以节点在三度分隔以内的潜在影响力来衡量节点的实际影响力,且这种潜在影响力从源节点向外传播到距离为2时影响力衰减到原来的α倍,传播到距离为3时再次衰减β倍,其中0<α,β<1。 计算出线性衰减度中心性之后,本文从3种不同的角度分别在4个公共数据集上验证了算法的有效性。(2)混合式传播模型。 真实的人际关系网络里存在着如下的事实:人们在第一次接触某些信息时,是否接受常常取决于信息本身;而在第一次拒绝之后,以后的每一次是否接受取决于以往所拒绝的人和现在推荐的人对其影响力的累积是否大于其自身的阈值,
万方数据
“这个世界怎么这么小啊”。其实，这就是著名的“六度分离”所描述的现象：“你和这个星球上的任何一个人之间最多只有六度的分离”。“六度分离”所揭示的现象，就是典型的“小世界”现象。小世界网络的一个典型特性，是网络中的平均距离较小，即节点到另外一个节点的平均距离较小。对应到现实世界的真实个体，两个个体之间哪怕是相隔万里，总是能通过各自的人际网络中的若干个体间接认识。从这个角度看，人际关系网络，固然复杂，却存在奇怪的“小世界”现象。 图１社会关系网络示意图［７】 ２．２人际关系网络的无标度特性 在人际关系网络中，每个个体都有其鲜明的个性特征，其朋友或者家庭成员等数量都是不同的，特别是朋友数量，性格外向、好交朋友的个体其朋友数量势必比那些内向的个体朋友数量多。换句话说，如果把个体当作网络中的节点，个体与个体间的联系当作边的话，那么每个节点的度都是不一样的。社会科学的相关研究指出，对于那些善于交际的个体，其认识的人会随着时间的增多而不断增多，其“圈子”就越来越大，同时，大部分普通人其人际网络中的个体是比较有限的。这种现象，其实一定程度上对应了复杂网络中的“无标度”特性，即节点的度更符合幂律分布而非泊松分布。２．３虚拟社会中人际关系网络的地域特性 虚拟社会，并不是对包罗万象的自然、人类社会进行“复制”，而是针对特定问题，就特定地区的社会进行仿真研究。因此，在该“社会”下的人际关系，具有具体的、很强的“地域”特性。每个地区因其文化传承、地理气候、教育程度等等各种文明的不同，其人际关系也呈现很强的地域特性。本文所研究的某地区的人际关系，除了人际关系的一般特性外，其个体性格普遍呈现外向，善于运用多种手段进行各种交流，从相关统计数据看，个体结交广泛；个体的主体意识比较强，对外来文化等各种影响比较排斥；个体十分关注本地区的整体建设，特别是事关民生的事情，参与意识很强。 ３人际关系网络模型关键算法 试图构建包含所有复杂关系的人际关系网络，其难度是 可想而知的，不仅要仿真出多种多样的关系，而且每个个体所拥有的人际关系网络因其独特的个性等特征而趋于惟一，并且会随时间动态变化。那么是否能够构建某种情况下的人际关系网络呢？需要指出的是，进行虚拟社会的仿真研究，本身就是在特定的背景下，有别于军事系统之外的属于战争系统仿真中的一部分，而且虚拟社会中的人际关系网络，更多的是体现人与人之间就战争问题进行相互交流过程，最终产生真实度较高的民意、舆论的战争环境。为此，构建虚拟社会下的人际关系网络，具体说就是在危机条件下，仿真某特定地区民众就当前发生的危机事件因交流而形成的人际关系网络，是可能的。同时，人际关系网络具有典型的“小世界”和“无尺度”特性，因此，研究小世界网络模型、无尺度网络模型的构造算法，对于研究人际关系网络模型的构造算法，是有一定借鉴的。 ３．１小世界网络模型构造算法‘２－７】【ｎ】 小世界网络模型，是Ｗａｔｔｓ和Ｓｔｒｏｇｔｚ于１９９８年提出的一个基于人类社会网络的模型，称为ＷＳ模型，其网络的生成主要是在规则图的基础上，通过节点间的随机化重连来实现。“随机化”过程是ＷＳ模型的一个典型特征，这个特征却很可能破坏了网络的连通性。为此，Ｎｅｗｍａｎ和Ｗａｔｔｓ在１９９９年提出了一种经过改造过的小世界网络模型。在该模型中，与ＷＳ模型类似，节点先排布在一个规则环状网上，但是ＮＷ模型不断开旧的连接，而是以概率Ｐ在节点间增加边，两个节点之间不允许有多重连接，也不允许节点的自连接，即该模型是通过用“随机化加边”取代ＷＳ小世界模型构造中的“随机化重连而得到的。 ＷＳ模型和ＮＷ模型都在规则网络中增加了“长程”边，它们的另一端节点不是自己的邻居。通过变化概率Ｐ，可以得到从规则网络（Ｐ＝０）到随机网络（Ｐ＝１）的一个变化过程。这两个模型从根本上说是一样的，都反映了复杂网络的一个性质：大部分节点只与它们的邻近节点相连，同时也有某些节点可与非邻近节点直接相连。从人际关系中，圈子的存在，其实也说明了这个特性，民众更善于在自己周围环境中结交朋友，而形成地理空间上较小的人际圈子，当然，这并不排除与地理空间较远甚至很远的个体认识的可能性。３．２无尺度网络模型构造算法＂。９１ Ｂａｒａｂａｓｉ和Ａｌｂｅｒｔ认为复杂网络具有两个重要的性质：增长性，即网络规模不断扩大的同时其自身在不断演化；优先连接性，即新的节点更倾向于与那些具有更多连接度的节点相连。这两个性质决定了复杂网络中节点的度分布更接近幂律分布。在此基础上，他们提出了著名的ＢＡ模型，节点间是否相连，是通过节点的度来决定的，即网络节点的度越大，新节点与其连接的概率就越大，两者成正比关系。由此生成的网络不仅具有幂律的度分布，而且同时具有较大的集聚系数和较小的平均距离。 从上述分析可以看出，人际交往构成的人际关系网络，既有小世界网络中节点间的平均距离较小，又有其节点的度 一１５—万方数据
用友软件股份有限公司 商业分析平台语义模型红皮书 版本：V6.0.0.20120227
目录 一、前言 (3) 1.概念 (3) 2.定位 (3) 二、结构 (3) 1.应用模型 (3) 2.语义模型 (4) a) 定义形态 (4) b) 执行流程 (6) c) 数据形态 (6) 3.语义提供者 (7) a) 接口 (7) b) 扩展 (9) 4.函数 (13) a) 函数解析 (13) b) 函数扩展 (13) 5.参数 (15) a) 参数定义 (16) b) 参数引用 (16) c) 参数设置 (16) 6.宏变量 (18) 7.描述器 (19) 8.数据加工 (20) 9.物化策略 (23) 10.复合语义模型 (24) 11.语义上下文 (28) 三、语义模型的管理 (31) 1.对象管理 (31) 2.环境配置 (34) 四、功能扩展 (41) 1.扩展语义提供者 (41) 2.扩展业务函数 (42) 3.使用数据加工 (42) 4.自定义执行策略 (42) 五、附录 (43) 1.入门 (43) 2.语义模型API (48) 3.语义函数 (50) 4.其他函数 (50) 5.脚本引擎 (52) 6.针对查询引擎的改进 (52)
一、前言 1.概念 SMART，即Semantic Modeling for Analysis Report Toolkit, 分析报表语义建模工具。 2.定位 语义模型把面向技术的数据，组织成面向业务的数据，供业务人员查询分析使用 二、结构 1.应用模型
上图为语义模型应用结构图。语义模型通过语义提供者，可以将多个数据源的数据进行整合。 2. 语义模型 定义形态 下图展示了语义模型的内部结构， 语义模型主要由以下几部分构成： 1.1 元数据
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。 则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。
深度探索C++对象模型 第一章关于对象 C++对象模型 语言中直接支持面向对象程序设计的部分。对于各种支持的底层实现机制。 第I个概念是一种不变量。例如，c++class的完整virtual function在编译时期就固定下来了，程序员没有办法在执行期动态增加或取代其中的某一个。 对象模型的底层实现机制，在语言层面上是看不出来的—虽然对象模型的语义本身可以使得某些实现品（编译器）比其他实现品更接近自然。C++在布局以及存取时间上主要的额外负担是由virtual引起的 Virtual function机制用以支持一个由效率的“执行期绑定” Virtual bas class 用以实现“多次出现在继承体系中的base class”有一个单一而被共享的实例。 简单对象模型： 一个object是一系列的slots，每一个slot指向一个members。 表格驱动对象模型： C++对象模型： Nonstatic data members被配置于每一个class object之内，static data members则被存放在个别的class object之外。Static和nonstatic function members被放在object之外。 对象的差异 C++程序设计模型直接支持三种programming paradigs：程序模型，抽象数据了类型模型，面向对象模型。 C++以下支持多态： 经由一组隐式的转化操作。 经由virtual function机制。 经由dynamic_cast和typeid运算符。 一个class object的内存： 其nonstatic data members的总和大小。 加上任何由于alignment的需求而填补上去的空间
2006年6月第17卷第3期装备指挥技术学院学报 Journal o f the Academy of Equipment Command &T echnolog y June 2006V ol.17 N o 3 收稿日期:2004 06 25 作者简介:陈建宇(1973-),男(汉族),云南罗平人,硕士,chjy0927_cn@https://www.doczj.com/doc/7316748140.html,; 张维明(1962-),男,教授,博士生导师. 一种基于语义的异构数据模型映射方法 陈建宇, 张维明, 刘 忠 (国防科技大学人文与管理学院,湖南长沙410073) 摘 要:针对虚拟样机应用集成中的数据交换问题,考虑到产品模型的表达方式,提出了基于语义的异构模型间映射描述方法;该方法将异构数据交换问题,从应用具体实现代码中隔离,以一定形式抽象地表示,在元模型层与数据实例层准确 地定义数据模型间的对应关系;最后,给出了实际采用此方法交换数据的典型事例。关 键 词:虚拟样机;产品模型;语义数据模型;语义异构;模型映射;数据转换 中图分类号:TP 319 文献标识码:A 文章编号:1673 0127(2006)03 0086 05 A Mapping Meth od Based on Seman tic Featu re Between Heterogen eou s Data Model CH EN Jianyu, ZH ANG Weim ing, LIU Zho ng (School of Hum anities and M anagement,National U nivers ity of Defens e T echn ology,Ch angs ha H unan 410073,China) Abstract :T he paper proposes a metho d that uses semantic featur e to build mapping correspon dence bo th in m eta m odel and model instance level betw een different pro duct data m odel to so lve data ex change betw een heterog eneous applications in virtual prototyping.T his metho d is both abstract and fo rmal to separate the data exchange from application im plementation,and som e ty pical ex am ples in engineer pr actice are show n. Key words:virtual prototyping ;product m odel;semantic data m odel;semantic heter ogeneous;model mapping;data transfo rm 1 问题的提出 在虚拟样机研究中,面临的基础性也是最具挑战性的问题之一,就是如何将领域跨度较大的不同应用集成起来,这些应用是服务于设计、分析、试验、仿真评估等领域的计算机系统。通过已有的一些设计分析集成项目,如,COMBI (com puter integrated o bject oriented model for the building industr y)[1]的实施情况来看,在集成的设计、分析环境下,建立一个通用的产品数据模型 并以共享数据库的形式支持各种应用似乎不大现实,最大的困难在于:多个学科在各自固有领域建立起来的模型很难真正集成。原因在于:在设计与分析集成框架下,设计、分析、仿真与评估,这几个主要的环节之间的数据交换本质上是异构的。这种异构是由设计、分析等问题的范畴及语义表达方式的差别造成的,难以通过一种模型来统一地表达。 既然在产品建模领域,集成异构应用数据模型不大现实,但异构的应用之间又确实存在大量的相关产品描述信息的数据交换,而应用中点对
社会学研究2004年第1期 社会网络模型研究论析 刘 军 Abstract:S ocial netw ork analysis is explicitly interested in the relationships am ong s ocial actors. F ocusing on structural variables,it opens up a field of data analysis and m odel building which is com pletely different from conventional s ocial statistical methods.S panning nearly seventy years of research,statistical netw ork analysis has witnessed three stages of m odels.Beginning from the late 1930s,the first generation of scholars(M oreno,K atz,Heider,etc.)studied the distribution of various netw ork statistics.The second stage began from the1970s and continued to the mid1980s.It dealt primarily with exponential family of probability distributions for directed graphs(p1m odel)under the vital assum ption of“dyad independence”.Relaxing this assum ption,Frank and Strauss(1986),Strauss and Ikeda(1990),Wasserman and Pattis on(1996)published their pathbreaking papers based on Markov’s random graphs m odels(p3m odel and its generalization:logit p3),which brought s ocial netw ork m odels to a new stage.It is an extremely flexible and com plete m odel dealing with all s orts of structural aspects of s ocial netw orks.This substantial“real”structural research should be em ployed to examine the relational essence of Chinese s ociety. “社会网络分析”(s ocial netw ork analysis)是西方社会学的一个重要分支,是国外从30年代末出现并在最近20多年得到重要发展的研究社会结构的最新方法和技术,也是一种全新的社会科学研究范式。它是在英国著名人类学家R.布朗对结构的关注中提出来的。但是,布朗所探讨的网络概念焦点在于文化是如何规定了有界群体(如部落、乡村等)内部成员的行为,而实际的人际交往行为要复杂得多(Wellman et al.,1988:21)。因此,为了深入理解布朗提出的“社会结构”概念,从30年代到60年代,在心理学(主要是移居美国的具有格式塔研究传统的德国社会科学家如K.勒温(Lewin)对群体结构的研究、J.莫雷诺(M oreno)开创的社会计量学研究以及F.海德(Heider)对社会态度、社会均衡的研究等)、社会学(莫雷诺等)、人类学(布朗、纳德尔等对社会结构的研究、梅奥等人对霍桑工厂的研究、英国曼彻斯特大学的巴恩斯、米歇尔等人的研究)以及数学(特别是欧拉开创的图论、代数模型研究)、统计学、概率论研究领域,越来越多的学者开始构建“社会结构”概念,认真思考社会生活的“网络结构”,各种网络概念(如中心性、密度、结构平衡性、结构均衡性、区块等)纷至沓来,“社会网络”一词渐渐步入学术殿堂。随后,社会网络分析的理论、方法和技术日益深入(参见Wasserman&Faust,1994;Scott,1991;Everett,2002),成为一种重要的社会结构研究范式。 1978年,国际网络分析网(I NS NA:http:ΠΠw w w.s https://www.doczj.com/doc/7316748140.html,ΠprojectΠI NS NA)组织宣告成立,这标志着网络分析范式的正式诞生。此后,在网络分析的一些重要概念得到深化的同时,一些网络分析软件应运而生。社会网络研究基本上坚持如下重要观点:(1)世界是由网络而不是由群体或个体组成的;(2)网络结构环境影响或制约个体行动,社会结构决定二元关系(dyads)的运作;(3)行动者及其行动是互依的单位,而不是独立自主的实体;(4)行动者之间的关系是资源流动的渠道;(5)用网络模型把各种(社会的、经济的、政治的)结构进行操作化,以便研究行动者之间的持续性的关系模式;(6)规范产生于社会关系系统之中的各个位置(positions);(7)从社会关系角度入手进行的社会学解释要比单纯从个体(或者群体)属性角度给出的解释更有说服力;(8)结构方法将补充并超越个体主义方法;(9)社会网络分析最终将超越
语义网络及其应用实例浅析 姓名：景飞 班级： 3005 学号：3113003029
摘要：本文从语义网络的实际应用为出发点，首先介绍了语义网络的基本概念，随后通过列举如何将其应用于家族人物关系的模型建立以及如何建立基于特征的零件知识语义网络两个实例，来说明语义网络在实际建模中的实用性和便捷性，以此说明语义网络的未来发展空间还很大，将其用在智能控制领域会有很大成果。 关键词：语义网络家族人物关系模型零件知识语义网络 一、语义网络概述 语义网络是一种出现较早的知识表达形式，并在人工智能中得到了比较广泛的应用。语义网络最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士论文中作为人类联想记忆的一个显式心理学模型提出的，认为记忆是由概念间的联系来是实现的，他主张处理问句时，将语义放在首位。当时的语义网络主要应用于自然语言理解系统中，表示事物之间的关系。由于其强大和直观的表示能力，不久就广泛应用于人工智能研究和应用开发的许多领域。1972年，西蒙正式提出语义网络的概念，讨论了它和一阶谓词的关系，并将语义网络应用到了自然语言理解的研究中。 语义网络采用网络形式表示人类的知识，其表示由词法部分、结构部分、过程部分和语义部分四部分组成。 一个语义网络是一个带标示的有向图。其中，带有标识的结点表示问题领域中的物体、概念、时间、动作或者态势。在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例节点和类节点两种类型。结点之间带有标识的有向弧标识结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。 因为语义网络表示知识的实质是知识的图解表示，所以这种表示法容易把各种事物有机地联系起来，它特别适于表达关系知识。语义网络通过对于个体间的联系追溯到有关个体的节点，实现对知识的直接存取，能比较正确地反映人类对客观事物的本质认识。应用语义网络使得知识表示更为直观，便于理解。 语义网络的特征包括以下几个方面的内容： 1、重要的相关性得意明确表示； 2、相关事实可以从直接相连的节点推导出来，不必遍历整个庞大的知识库； 3、能够利用“IS-A”和“Subset”链在语义网络中建立属性继承的层次关 系； 4、易于对继承的属性进行演绎； 5、能够利用少量基本概念的几号建立状态和动作的描述。 下面我们通过一些简单语义网络表示知识的实例来进一步说明如何通过语义网络来实现知识的表示。
移动社会网络的用户访问模型及应用研究 分类号 !殴塑!垒 重庆邮电大学硕士学位论文 Modelof mobile 英文题目visiting People's 璺Q璺i垒!坠璺鲤Q￡k垒塾堕i!璺垒卫卫!i￡垒鱼Q望 论．文提交日期
至Q!墨!鱼!鱼论文答辩日期幽．氯25 日 年月 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人 已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重庆邮电太堂或其他教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已 在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：声辱、 签字醐：弦f，年厂月下 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规 重迭邮电盔堂 定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅 和借阅。本人授权可以将学位论文的全部或部分内容编入有关 重废由＆电太堂 数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、
汇编学位论文。 保密的学位论文在解密后适用本授权书 刷程名． 沁 学位敝作者答名：膨 、像 签字吼矽f；年岁月叶日 签字吼邳年多月下 摘要 摘要
移动社会网络兼具移动属性与社会属性，具有轻量级、移动性、一站式平台服 务、贴近用户及基于位置服务的特性，呈现出良好的发展态势，有着广阔的用户市 场与盈利空间。针对移动社会网络的学术研究，尤其是用户网络行为方面的研究对 于其网络优化、业务营销推广、用户行为预测及网络安全等具有难以估量的价值。 移动社会网络在近几年才开始发展，其网络架构、通信流程、用户访问模式、 内容资源及相关业务应用等都与传统的Intemet社会网络存在很大的差别，其用户 群体行为规律与流量特性也存在较大差异。目前关于传统社会网络的用户与网络行 为的研究相对成熟，而关于移动社会网络的用户与网络行为的研
Service Science and Management 服务科学和管理, 2019, 8(1), 27-33 Published Online January 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/7316748140.html,/journal/ssem https://https://www.doczj.com/doc/7316748140.html,/10.12677/ssem.2019.81004 Research View Based on Online Social Network Information Communication Model Yanyan Luo The Glorious Sun School of Business and Management, Donghua University, Shanghai Received: Dec. 20th, 2018; accepted: Jan. 3rd, 2019; published: Jan. 10th, 2019 Abstract Online social networking has become a popular social media platform with its unique communica-tion advantages. According to the formal characteristics of the information dissemination model in online social networks, combined with the infectious disease dynamics model and the influence model, according to the different research objects and research methods, the online social net-work propagation model proposed by scholars is classified and summarized, and the different re-search theories are comprehensively described. The research theory is comprehensively de-scribed, and finally, based on the existing research results and research methods, I will put for-ward my own thinking on the future research direction. Keywords Social Network, Information Dissemination, Influence Model, SIR Model 基于在线社交网络信息传播模型的研究综述 骆彦彦 东华大学旭日工商管理学院，上海 收稿日期：2018年12月20日；录用日期：2019年1月3日；发布日期：2019年1月10日 摘要 在线社交网络以其独特的传播优势，已成为一种流行的社交媒体平台。针对在线社交网络中信息传播模式的形式特点，结合传染病动力学模型以及影响力模型，根据研究对象和研究方法的不同，将学者提出的基于在线社交网络传播模型进行分类和总结，并对不同的研究理论进行综合叙述，最后根据已有的研究成果和研究方法，对未来的研究方向提出自己的思考。