文本聚类研究知识图谱分析
奉国和1,黄家兴1,薛
云2
（1.华南师范大学经济与管理学院,广东广州510006;
2.华南师范大学物理与电信工程学院,广东广州510006）
摘要：利用词频分析、共词分析、聚类分析、多维尺度分析，绘制我国2005—2010年间文本聚类
研究的知识图谱，得出领域研究结构，结合关键词粘合力，归纳出该领域四个类团研究群：相似度研究、向量空间模型、搜索引擎、Web 文本挖掘。关键词：文本聚类；知识图谱；共词分析；多元统计分析中图分类号：G250.2
文献标识码：A
文章编号：1007-7634（2014）03-23-05
Study in the Knowledge Mapping of the Text Clustering
FENG Guo-he 1,HUANG Jia-xing 1,XUE Yun 2
（1.School of Economics and Management,South China Normal University,Guangzhou 510006,China;
2.School of Physics and Telecommunication,South China Normal University,
Guangzhou 510006,China ）
Abstract:Word-frequency analysis,Co-word analysis,together with Cluster analysis and Multi-dimen ?sional analysis,are used in the paper to draw the mapping of knowledge of the Text clustering in China from the year of 2005to https://www.doczj.com/doc/a116052943.html,bining with key words adhesion method reveals the research structure of this field.The conclusion indicates that there are four groups in the research of text clustering,which is Similarity study,Vector Space Model,Search Engine,Web Text mining.
Key words ：text clustering;knowledge mapping;co-word analysis;multivariate statistical analysis
1引言文本聚类（Text clustering ）是指利用聚类分析使得同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小，它是一种无监督的机器学习方法，已经成为文本信息有效地组织、信息过滤、信息推荐、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。本文基于共词分析对2005年至2010年间国内文本聚类研究文献进行聚类与知识图谱分析，探索出国内文本聚类领域的研究结构，为相关研究者提供参考。
2数据来源与研究方法
2.1材料来源及预处理
在CNKI 学术期刊数据库中，以“文本聚类”为检索词，检索时间跨度为2005年1月1日至2010年12月31日，进行题名或关键词检索，为提高研究的
准确性而去除中英文扩展检索，将文献记录导入NoteExpress ，剔除重复及无关键词的记录后得到有效文献382篇，提取出关键词1530个。对关键词进
行规范化处理，将关键词中的同义词和相似词进行
收稿日期：2012-01-21
基金项目：广州市科技计划项目（2011J4300046)
作者简介：奉国和（1971-），男，湖南永州人，副教授，博士，主要从事文本分类、信息检索、自然语言处理研究.
情报科学
第32卷第3期2014年3月
·理论研究·
-
-23DOI:10.13833/https://www.doczj.com/doc/a116052943.html,ki.is.2014.03.012
统一替换，并统一英文大小写，例如：将“K-均值”、“K-Means算法”、“K平均”等替换为“K-Means”，将“自组织神经网络”、“SOM算法”等统一成“SOM”，规范化工作有助于提高分析结果的质量和准确性。
2.2研究方法
知识图谱（Mapping Knowledge Domain）是揭示知识结构与发展进程的一种可视化技术，其具体方法有引文分析、同被引分析、词频分析、共词分析、聚类分析、因子分析、多维尺度分析、社会网络分析等【1】。主要研究方法是词频分析和共词分析，共词分析(Co-word Analysis)是一种较新的文献计量学方法，主要原理是对一组词两两统计它们在同一篇文献中出现的次数，以此为基础对这些词进行聚类分析，从而反映出这些词之间的亲疏关系，进而分析这些词所代表的学科或主题的结构与变化【2】。
2.3研究工具
本文的研究工具有NoteExpress、BICOMB、SPSSV18、Excel等。文献查重采用的是NoteExpress 软件，词频统计和共现矩阵构建采用的是BICOMB，该软件由中国卫生政策支持项目（HPSP）资助，中国医科大学崔雷老师开发。它的主要功能包括：词频统计、共现矩阵、词篇矩阵生成等，并支持矩阵导出功能以便进一步用于聚类分析和社会网络分析。数据分析采用的是SPSS V18，实现因子分析、聚类分析、多维尺度分析等功能并支持可视化输出，是文献计量研究者的有力工具。
3数据处理
数据处理的步骤可分为三步：①词频统计。对382篇有效文献中的1530个关键词进行词频统计，并按照词频高低逐级递减排序并编上序号，最后按照一定的方法确定高频关键词；②构建共现矩阵。对获取的高频关键词两两出现在文献中的频次进行统计，进而形成一个高频共词矩阵；③构建相似度矩阵。共现矩阵反映的是绝对数量，它受关键词各自的频次影响，不能真正揭示关键词间的关联程度，因此须采用Ochiia相似系数对共词矩阵进行标准化。
3.1词频统计
采用BICOMB进行词频统计，得到669个不重复的关键词，并给出每个关键词的词频及其占总频次的百分比。确定高频词的方法一般有两种【3】：①主观选定法，依据研究者的经验在词频阈值和选词个数之间进行平衡选定。在我国一些有关共词分析的文章中，高频词的阈值定在40％左右；②利用齐普夫定律确定高频词频值【4】。本文采用第一种方法确定高频词，结合有效文献总数、选词个数、词频阈值等因素，最终将词频阈值确定为5，得到43个高频关键词及其频次如表1所示。
表1文本聚类研究领域高频关键词表
序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
关键词
文本聚类
K-Means
文本挖掘
文本分类
向量空间
模型
聚类
数据挖掘
Web文本
挖掘
SOM
聚类算法
特征选择
相似度
聚类分析
模糊聚类
中文信息
处理
频次
250
44
38
32
31
31
22
16
15
13
13
12
12
12
11
序号
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
关键词
特征提取
计算机应用
遗传算法
层次聚类
本体
密度聚类
自然语言处
理
信息检索
文本表示
Web挖掘
模糊C均值
关联规则
蚁群算法
谱聚类
分词
频次
11
10
10
9
9
9
8
8
8
8
8
7
7
7
7
序号
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
关键词
中文文本
知网
搜索引擎
语义
后缀树
自动文摘
潜在语义索
引
文本相似度
概念格
奇异值分解
关键词提取
降维
DBSCAN
频次
7
7
7
6
6
6
6
5
5
5
5
5
5
3.2高频共词矩阵
利用BICOMB的共现矩阵功能将词频阈值确定为大于等于5后计算得出43*43的高频关键词共现矩阵，统计43个关键词两两间同时出现在文献当中的频次，但是共现矩阵并不能很好揭示出各关键词之间的关联度，为消除绝对值差异的影响，利用余弦指数来测量各高频关键词之间的关联度。余弦指数计算公式为:Cosine Coefficient=C
，其中，C ij代表两个关键词共现频次，C i j
自词频【5】。利用余弦指数公式把共现矩阵转化为相似度矩阵，结果如表2所示。
表2Ochiia系数相似度矩阵43*43（部分）
高频关键词
1:文本聚类
2:K-Means
3:文本挖掘
4:文本分类
5:向量空
间模型
6:聚类
1:文本
聚类
1
0.286
0.246
0.28
0.261
0.023
2:
K-Means
0.286
1
0.073
0.08
0.162
0.054
3:文本
挖掘
0.246
0.073
1
0.401
0.029
0.058
4:文本
分类
0.28
0.08
0.401
1
0.032
5:向量空间
模型
0.261
0.162
0.029
1
0.129
6:聚
类
0.023
0.054
0.058
0.032
0.129
1相似值取“0”到“1”，取“0”表明两个关键词之间关联度最小，取“1”表明两者关联度最大。显然
INFORMATION SCIENCE
Vol.32,No.3March,2014
·Theory Research·
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自身之间关联度为“1”，所以相似度矩阵对角线取值均为“1”。为方便随后的因子分析和聚类分析，此处用单位矩阵“I”减去相似度矩阵得到相异度（差异）矩阵。
4数据分析
4.1聚类分析
共词聚类分析法(Cluster Analysis)是共词分析法中的一种。它借助数据挖掘中的聚类算法，对共词矩阵中各关键词间的联系强度进行运算，把相互间联系相对紧密的主题聚集起来形成概念相对独立的团体【6】。聚类分析方法有：划分聚类法、层次聚类法、密度聚类法等，具体算法原理在相关文献有详细阐述。本文采用层次聚类方法来对关键词进行聚类，此处以高频关键词的相异度矩阵作为SPSS 的输入进行层次聚类，选择欧氏距离平方作为关键词距离的度量标准，计算方法采用“组内平均联接”，其结果如图1所示。
图1差异矩阵聚类结果
4.2多维尺度分析
一般以相异度矩阵作为SPSS多维尺度分析的输入，选取方形对称的图形(Square symmetric)描述关键词的数据结构，用序数数值(Ordinal)作为数据测度水平的指标，尺度模型采用欧几里德模型（Eu?
clidean Distance），对高频关键词的相异度矩阵作二维尺度分析，得到相关可视化结果，多维尺度分析结果如图2所示。
结合上述聚类分析的结果，将高频关键词分成4个区域较为合理，这些关键词所代表的主题形成了文本聚类研究领域的四个方面，分别分布在4个象限之中。
图2多维尺度分析结果
5结果分析
首先确定类团内的核心词，以便进一步判断类团所代表的研究点，然后依次对类团的概念进行分析以揭示文本聚类相关研究的现状和结构。
5.1核心词确定
共词聚类通过计算将词间距离近的关键词聚集形成类团，但要揭示类团所表达的中心概念一般是根据类团关键词概念揣测类团所代表的研究点，该方法显然具有强烈的主观性，在判断中容易受到不太相干关键词的干扰。确定类团的核心词，分析各核心关键词间的关系，并通过检索核心关键词所在的文献，结合文献的内容以及学科专业知识进行判断，有助于正确判断类团所代表的研究点【7】。此种方法可减少一些主观因素，但作为一般辅助判断方法不可拘泥于数据，而应结合实际情况进行综合分析。为衡量类团内每个成员的作用与地位，钟金伟【8】等提出粘合力的概念，用粘合力衡量每个词在类团中作用，粘合力用该词与类团中其他主题词的共现频率的平均值表示，粘合力大的词称为核心词。核心词不仅是类团在聚类过程中形成的关键，也是类团概念表达的主要依据。
对于有n个关键词的类团，与关键词A i组成词对的关键词A j有n-1个(1≤j≤n)，F(A i,A j)为词对的共现频率，对于类团中任意词A i(1≤i≤n)的粘合力N(A i)表达为【9】:
N(A i)=1n-1×∑
i,j i≠j F(A i,A j) 依据上述粘合力计算公式和高频共词矩阵，计算得到43个关键词的粘合力大小，结合聚类分析结果分成4个类团，并将排名靠前的关键词加粗显示。结果如表3 所示。 情报科学 第32卷第3期2014年3月·理论研究· - -25 5.2主题分析 分别对4个类团所表达的中心概念进行分析，以下按照类团标号依次进行论述。 5.2.1相似性研究 1号类团包括文本聚类、相似度、SOM、本体、语义、信息检索和模糊聚类等关键词，最为核心的词是相似度，其它各个关键词都围绕着该研究点进行，都与其有着密切的联系。例如：本体相似度、语义相似度、模糊聚类，神经网络、SOM、信息检索、蚁群算法等。 对该主题的研究比较充分，聚类的本质就是把相似的元素聚合在一起，所以相似性的量度成为了聚类质量高低的关键所在，也因此成为了研究的一个热点和重点，采用何种相似性度量方法与被聚类对象、聚类算法的特点有着密切的联系。例如：传统的文本聚类算法主要采用基于关键词的向量空间模型（VSM），这是一种统计模型，没有考虑关键词之间的语义关系【10】。而通过构建概念相似度采用模糊数学方法的文本模糊聚类可以进一步提高聚类的精度。此类团的研究点就在于不同的相似性度量方法在各种不同的聚类算法中的应用，在模糊算法、神经网络、蚊群算法中的应用，从而也派生出了各种新算法以及相关改进算法。 检索2005—2010年间CNKI文献，将类团中排名前二位的“文本聚类”、“相似度”作为关键词进行与操作检索，共检索出100篇文献，绝大多数文献都发表于“计算机工程”等技术类型的核心期刊上，同时该类团大部分关键词都位于第一象限，该类团的关键词粘合度平均值是4个类团中最大的，表明该类团的研究目的明确，并处于整个研究领域的核心。 将粘合力排名前二位的关键词（文本聚类、相似度）再与“信息检索”等关键词一起检索共得到相关文献11篇，但绝大多数发表于核心期刊之上，这也表明该研究虽然是研究的核心，但研究尚不充分有待进一步深入研究，从多维尺度分析图中同时也发现“信息检索”等少量关键词分布在第四象限，这也从另一个方面验证了上述分析。 5.2.2Web文本挖掘 该类团包括文本挖掘、文本分类、聚类算法、数据挖掘、Web文本挖掘、Web挖掘、关联规则、特征选择、特等提取等。类团的核心是文本挖掘综述性研究，以及文本挖掘在Web领域的应用研究，研究主题涉及到文本分类和文本聚类、关联分析、数据挖掘等关键词，这些关键词都是一般文本挖掘的过程中的核心处理环节，有关此方面的文献数量相对较多，粘合力也较强。此类团文献的基本思路是首先阐述文本挖掘的概念，然后引出文本挖掘的主要研究方向包括文本分类、文本聚类、Web领域等，再详细论述文本挖掘的一般流程以及各个环节的主要算法和模型，而有关Web领域的文本挖掘中有相当数量的文献对特征选择和特征提取的方法进行了研究以提高文本挖掘的质量。 检索2005—2010年间CNKI文献，将类团中排名前二位的“文本分类”和“文本聚类”作为关键词进行与运算检索，共检索出81篇相关文献，其中有 35篇文献题名中带有“Web文本挖掘”，但大多源于非核心期刊，同时该类团大部分关键词都位于第二象限，表明其研究并不充分，有待进一步深入研究。 5.2.3向量空间模型 该类团包括向量空间模型、中文信息处理、计 类号1 关键词 (13) 文本聚类 相似度 SOM 聚类分析 遗传算法 本体 语义 模糊聚类 模糊C均值 谱聚类 潜在语义索引 蚁群算法 信息检索 平均 粘合力 7 1.42 1.25 1.17 1.17 1 0.92 0.83 0.83 0.83 0.75 0.67 0.5 0.58 类号 2 关键词 (12) 文本挖掘 文本分类 数据挖掘 Web文本挖掘 特征提取 Web挖掘 特征选择 密度聚类 聚类算法 DBSCAN 关联规则 中文文本 平均 粘合力 3.45 3.09 1.73 1.18 0.91 0.91 0.73 0.73 0.64 0.45 0.36 0.360.32 类号 3 关键词 (10) 向量空间模型 中文信息处理 计算机应用 K-Means 聚类 层次聚类 自然语言处理 自动文摘 关键词提取 分词 平均 粘合力 1.89 1.78 1.78 1.67 0.89 0.78 0.56 0.56 0.56 0.22 0.21 类号 4 关键词 (8) 搜索引擎 后缀树 降维 文本表示 文本相似度 概念格 知网 奇异值分解 平均 粘合力 0.43 0.43 0.43 0.14 0.14 0.14 0.05 表3关键词粘合力 INFORMATION SCIENCE Vol.32,No.3March,2014 ·Theory Research· - -26 算机应用、K-Means、层次聚类、自动文摘、分词、关键词提取、聚类。其中的核心词是向量空间模型，类团中其它关键词都是以向量空间模型为基础的。例如:K-Means、层次聚类、自动文摘、分词等都是以向量空间模型为基础来展开研究的。除向量空间模型之外还有概率模型、语言模型等文本表示模型。 向量空间模型VSM（Vector Space Model）由哈佛大学Gerard Salton提出，该模型本质上是一个用于文本表示的统计模型，它将给定的文本转换成一个维数很高的向量，用向量之间的相似度来表示其所对应的文本之间的相似度，在此模型的基础上可以进行分类和聚类等数据挖掘操作，但由于其未考虑文档中上下文间语义的关系，所以质量并不高。 VSM模型可以描述为：在文本集C中的每个文本Dj都是向量空间中的一个特征向量，所有向量的维数均为n，维数是所有文本中不同特征项的总数。特征向量D j可以表示为：V(D j)={T1,W1j;T2, W2j;….;T n,W nj}；其中T i表示文档的特征项，W ij表示第j个文档中特征项i的权重，其公式为：W ij=TF ij*IDF i= TF ij*logN/DF j；其中，N为文档集中文档总数，TF ij为特征项T i在第j个中出现的次数，DF i为文档集C中包含T i的文档数量【11】。文本聚类算法以此统计模型为基础进行了广泛的研究，其中也是这个类团之中研究的热点，因为分词的好坏也将直接影响文本聚类结果的质量。检索2005—2010年间CNKI文献，将“向量空间模型”和“分词”作为关键词进行与检索，共检索出101篇相关文献，大部分发表于计算机类核心刊物。 5.2.4搜索引擎 该类团包括搜索引擎，后缀树，文本相似度、文本表示、降维、概念格、知网等关键词，核心词是搜索引擎，文献研究主题主要是聚类算法在搜索引擎之中的应用。其中文本相似度、文本表示、降维等等与向量空间同样有着很密切的联系，这表明搜索引擎聚类算法主要以向量空间模型为基础来构建。在搜索引擎方面应用主要就是搜索结果的聚集，对搜索结果进行有效的组织和整合，利用聚类算法把搜索结果聚成若干个小组，用户只需在自己关心的那一组查找，可大大减轻用户浏览负担，节约用户查找时间。 6结语 综合以上分析可以得出结论：①相似性度的研究较为充分，并且成为文本聚类分析的主线和关键，很多新的聚类算法都是针对不同对象的相似性度量方法的改进；②文本聚类的主要应用研究领域是Web领域和搜索引擎，但研究仍然不充分有待加深；③文本表示模型研究的比较充分的是向量空间模型，其它文本表示模型有待进一步研究；④④搜索引擎领域应用前景虽然广阔，但文本聚类的研究还尚不成熟和完整，可以加深对此方面的研究；最后，以上四个方面的研究虽相对独立但相辅相成密切关联，任何类团的研究都要受到其它类团的制约和影响。 参考文献 1梁秀娟.科学知识图谱研究综述[J].图书馆杂志,2009,28 (6):58-62. 2崔雷,郑华川.关于从MEDLINE数据库中进行知识抽取和挖掘的研究进展[J].情报学报,2003,22(4):425-433. 3钟伟金,李佳,杨兴菊.共词分析法研究(三)—共词聚类分析法的原理与特点[J].情报杂志,2008,(7):118-120. 4魏瑞斌.基于关键词的情报学研究主题分析[J].情报科学, 2006,24(9):1400-1434. 5邱均平,王曰芬.文献计量内容分析法[M].北京:国家图书馆出版社,2008:343. 6钟伟金.共词聚类分析法的类团实例研究—对肿瘤治疗热点主题的分析[J].中华医学情报杂志,2009,18(2):48-53. 7李佳.核心词在共词聚类结果分析的作用研究[J].情报杂志,2009,28(12):99-101. 8钟伟金,李佳.共词分析法研究(二)—类团分析[J].情报杂志,2008,(6):141-143. 9李佳.共词矩阵在聚类结果分析中的作用[J].中华医学图书情报杂志,2009,18(4):77-81. 10唐明珠,张远平，杨佳.概念相似度在文本模糊聚类中的应用[J].计算机工程与设计,2008,29(3):745-747. 11耿焕同,陈少军.一种基于传统VSM和词共现概念的中文文本聚类的研究[J].安徽师范大学(自然科学版),2005,28 (1):27-30. （责任编辑：赵立军） 情报科学 第32卷第3期2014年3月 ·理论研究· - -27 6个方面分析知识图谱的价值和应用 知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于 人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种 目录 1 概念及应用背景 (1) 1.1概念 (1) 1.2应用背景................................................................................... 错误！未定义书签。 2 系统设计框架..................................................................................... 错误！未定义书签。 2.1总体框架................................................................................... 错误！未定义书签。 2.2文本聚类的具体过程 (1) 3应用程序具体实现及说明 (3) 3.1获取文档的输入....................................................................... 错误！未定义书签。 3.2提取文档的TF/IDF权重 (3) 3.3 k-means进行数据聚类 (4) 4 实验结果及分析................................................................................. 错误！未定义书签。 4.1实验结果................................................................................... 错误！未定义书签。 4.2结果分析................................................................................... 错误！未定义书签。5结论...................................................................................................... 错误！未定义书签。 5.1实验结论................................................................................... 错误！未定义书签。 5.2个人感受................................................................................... 错误！未定义书签。附录：项目框架和主程序代码............................................................. 错误！未定义书签。 《电路分析基础》学习总结 通过电路基础的学习，我们的科学思维能力，分析计算能力，实验研究能力和科学归纳能力有了很大的提高，为下学期我们学习电子技术打下了基础。 对于我们具体的学习内容，第一到第四章，主要讲了电路分析的基本方法，以及电路等效原理等，而后面的知识主要是建立在这四章的内容上的，可以说，学好前面这四章的内容是我们学习电路基础的关键所在。在这些基础的内容中又有很多是很容易被忽略的。对于第五章的内容，老师让我们自主讲解的方式加深了我们的印象，同时也让我们学会如何去预习，更好的把握重点，很符合自主学习的目的。至于第六章到第十章的内容则完全是建立在前四章的内容上展开的，主要就是学会分析电路图结构的方法，对于一二阶电路的响应问题，就是能分析好换路前后未变量和改变量，以及达到稳态时所求量的值。 对于老师上课方法的感想：首先感谢窦老师和杨老师的辛苦讲课，窦老师声音洪亮，讲课思路清晰，让我们非常受益，杨老师的外语水平让我们大开眼界，在中文教学中，我们有过自主学习的机会，也让大家都自己去讲台上讲课，加深了我们的印象，而且对于我们学习能力有很大提高，再是 老师讲课的思路，让我受益不凡，在这之中感受到学习电路的方法。在双语班的教学中，虽然外语的课堂让我们感觉很有难度，有的时候甚至看不懂ppt上的单词，临时上课的时候去查，但是老师上课时经典的讲解确实很有趣味，不仅外语水平是一定的锻炼，同时也是学习电路知识，感觉比起其他班的同学，估计这应该是一个特色点吧。 对于学习电路感想：学习电路，光上课听老师讲课那是远远不够的，大学的学习都是自主学习，没有老师的强迫，所以必须自己主动去学习，首先每次上完课后的练习，我觉得很有必要，因为每次上完课时都感觉听的很懂，看看书呢，也貌似都能理解，可是一到做题目就愣住了，要么是公式没有记住，要么是知识点不知道如何筛选，所以练习很重要，第二点，应该要反复回顾已经学过的内容，只有反复记忆的东西才能更深入，不然曾经学过的东西等到要用就全都忘记了，不懂得应该多问老师，因为我们是小班，这方面，老师给了我们足够的机会。 另外，我们电路分析基础的课程网站，里面的内容已经比较详实，内容更新也比较快，经常展示一些新的内容，拓宽了我们的视野。 电路分析基础学习总结 通过电路基础的学习，我们的科学思维能力，分析 计算能力，实验研究能力和科学归纳能力有了很大的提高，为下学期我们学习电子技术打下了基础。 对于我们具体的学习内容，第一到第四章，主要讲 了电路分析的基本方法，以及电路等效原理等，而后面 的知识主要是建立在这四章的内容上的，可以说，学好 前面这四章的内容是我们学习电路基础的关键所在。在 这些基础的内容中又有很多是很容易被忽略的。对于第 五章的内容，老师让我们自主讲解的方式加深了我们的 印象，同时也让我们学会如何去预习，更好的把握重点，很符合自主学习的目的。至于第六章到第十章的内容则 完全是建立在前四章的内容上展开的，主要就是学会分 析电路图结构的方法，对于一二阶电路的响应问题，就 是能分析好换路前后未变量和改变量，以及达到稳态时 所求量的值。 对于老师上课方法的感想：首先感谢窦老师和杨老 师的辛苦讲课，窦老师声音洪亮，讲课思路清晰，让我 们非常受益，杨老师的外语水平让我们大开眼界，在中 文教学中，我们有过自主学习的机会，也让大家都自己 去讲台上讲课，加深了我们的印象，而且对于我们学习 能力有很大提高，再是老师讲课的思路，让我受益不凡，在这之中感受到学习电路的方法。在双语班的教学中， 虽然外语的课堂让我们感觉很有难度，有的时候甚至看 不懂ppt上的单词，临时上课的时候去查，但是老师上 课时经典的讲解确实很有趣味，不仅外语水平是一定的 锻炼，同时也是学习电路知识，感觉比起其他班的同学，估计这应该是一个特色点吧。 对于学习电路感想：学习电路，光上课听老师讲课 那是远远不够的，大学的学习都是自主学习，没有老师 的强迫，所以必须自己主动去学习，首先每次上完课后 的练习，我觉得很有必要，因为每次上完课时都感觉听 的很懂，看看书呢，也貌似都能理解，可是一到做题目 就愣住了，要么是公式没有记住，要么是知识点不知道 如何筛选，所以练习很重要，第二点，应该要反复回顾 已经学过的内容，只有反复记忆的东西才能更深入，不 然曾经学过的东西等到要用就全都忘记了，不懂得应该 多问老师，因为我们是小班，这方面，老师给了我们足 够的机会。 另外，我们电路分析基础的课程网站，里面的内容 已经比较详实，内容更新也比较快，经常展示一些新的 内容，拓宽了我们的视野。 1、数据仓库定义：数据仓库是一种新的数据处理体系结构，它与组织机构的操作数据库分别维护，允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。设计和构造步骤：1）选取待建模的商务处理；2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维；4）选取事实表中每条记录的变量 系统结构：（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统。（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP，它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作（3）顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具 2、数据仓库的多维数据模型：（1）星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问围。每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。【例子：sales数据仓库的星形模式，此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time, item, branch和location。 （2）雪花型模式：它是星形模式的变种，其中某些维表是规化的，因而把数据进一步分解到附加的表中。特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了。 （3）事实星座形：复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可看作星形模式的汇集。 特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。例子：有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time, item和location。 3、OLAP：即联机分析处理，是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。特点：1.实时性要求不是很高。2.数据量大。3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随机提出查询要求。 OLAP操作：上卷：通过沿一个维的概念分层向上攀登，或者通过维归约，对数据立方体进行类聚。下钻：是上卷的逆操作，它由不太详细的数据得到更详细的数据，下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现。切片：对给定方体的一个维进行进行选择，导致一个子立方体。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子立方体。转轴：是一种可视化操作，它转动数据的视角，提供数据的替代表示。 OLTP：即联机事务处理，是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLTP的特点有：a.实时性要求高；b.数据量不是很大。C.交易一般是确定的，是对确定性数据进行存取。d.并发性要求高且严格的要求事务的完整性，安全性。 OLTP和OLAP的区别：1）用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；2）数据容：OLTP 系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；3）数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；4）视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；5）访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。 7、PageRank算法原理：1）在初始阶段：构建Web图，每个页面初始设置相同的PageRank 值，通过迭代计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。2）在一轮中更新页面 PageRank得分的计算方法：每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出 链上。每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。 优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减 少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。 缺点：1）人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主 题性降低。2）旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多上游， 除非它是某个站点的子站点。 聚类分析：原始数据 例如：下表是1999年中国省、自治区的城市规模结构特征的一些数据，可通过聚类分析将这些省、自治区进行分类，具体过程如下：(数据只要取到黑龙江，勤快的同学可以都选，嘻嘻，) 省、自治区首位城市规模 （万人） 城市首位度四城市指数基尼系数 城市规模中位值 （万人） 京津冀699.70 1.4371 0.9364 0.7804 10.880 山西179.46 1.8982 1.0006 0.5870 11.780 内蒙古111.13 1.4180 0.6772 0.5158 17.775 辽宁389.60 1.9182 0.8541 0.5762 26.320 吉林211.34 1.7880 1.0798 0.4569 19.705 黑龙江259.00 2.3059 0.3417 0.5076 23.480 苏沪923.19 3.7350 2.0572 0.6208 22.160 浙江139.29 1.8712 0.8858 0.4536 12.670 安徽102.78 1.2333 0.5326 0.3798 27.375 福建108.50 1.7291 0.9325 0.4687 11.120 江西129.20 3.2454 1.1935 0.4519 17.080 山东173.35 1.0018 0.4296 0.4503 21.215 河南151.54 1.4927 0.6775 0.4738 13.940 湖北434.46 7.1328 2.4413 0.5282 19.190 湖南139.29 2.3501 0.8360 0.4890 14.250 广东336.54 3.5407 1.3863 0.4020 22.195 广西96.12 1.2288 0.6382 0.5000 14.340 海南45.43 2.1915 0.8648 0.4136 8.730 川渝365.01 1.6801 1.1486 0.5720 18.615 云南146.00 6.6333 2.3785 0.5359 12.250 贵州136.22 2.8279 1.2918 0.5984 10.470 西藏11.79 4.1514 1.1798 0.6118 7.315 陕西244.04 5.1194 1.9682 0.6287 17.800 甘肃145.49 4.7515 1.9366 0.5806 11.650 青海61.36 8.2695 0.8598 0.8098 7.420 宁夏47.60 1.5078 0.9587 0.4843 9.730 新疆128.67 3.8535 1.6216 0.4901 14.470 最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法的研究 的评论 背景 随着计算机技术和网络技术的飞速发展，人们的生活方式产生了极大的改变。计算机从一个有几个房子大小的巨无霸，已经变成了小巧的笔记本。网络设备也已经从PC端走向移动端。越来越丰富的网络设备，让人们能在网络里畅游，网络对于人们来说触手可及，同时也产生了巨大的数据流量。人们如何从海量的数据中找到有用的信息，成为了现在计算机学科的研究热点。聚类是数据挖掘中重要的一支。由于聚类具有无需先验知识的优势，可以根据数据自然分部而获取知识。聚类成为数据挖掘领域一个非常活跃的领域，而且得到了广泛的应用。聚类就是把一个数据集合分成几个簇，在同一个簇里，数据相关性最高，但是在2个不同的簇里，数据相关性最低。K-means聚类算法主要针对处理大数据集时，处理快速简单，并且算法具有高效性和可伸缩性。但是，K-means聚类算法随机的选择初始簇中心会导致以下缺点：（1）得到的聚类结果中容易出现局部最优，而不是全局最优；（2）聚类结果不具有稳定性，很大程度上依赖于初始簇中心；（3）聚类过程中的迭代次数增加使聚类过程中的总耗时增加。 传统的k-means聚类算法 传统的聚类算法思想：首先从N个数据对象集合中随机选择k个对象，然后计算剩余的N-k个对象与k个对象的距离（相似度），与k个对象中哪个对象的距离最小，就把分给那个对象；然后在计算每个簇中的簇中心，即是每个簇中对象的均值；不断重复这一过程步骤，直到标准测度函数E开始收敛为止。 K-means算法描述如下： 输入：迭代终止条件ε，最大的迭代次数为max，簇的总数目是k，样本集有N个数据对象。 输出：满足迭代终止条件的k个簇和迭代次数s。 随机初始化k个簇中心： 对每个数据对象，分别计算该对象与k个簇中心均值的距离，并选择距离最小的簇将该对象加个到该簇里； 重新计算k个簇的中心，利用函数E计算出此时的函数值； 如果带到最大迭代次数或满足： 1 文本聚类研究现状 1 文本聚类研究现状 Internet 已经发展为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播信息最主要的渠道。随着Internet 的大规模普及和企业信息化程度的提高，各种资源呈爆炸式增长。在中国互联网络信息中心(CNNIC)2007 年 1 月最新公布的中国互联网络发展状况统计报告中显示，70.2% 的网络信息均以文本形式体现。对于这种半结构或无结构化数据，如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题。近年来，文本挖掘、信息过滤和信息检索等方面的研究出现了前所未有的高潮。 作为一种无监督的机器学习方法，聚类技术可以将大量文本信息组成少数有意义的簇，并提供导航或浏览机制。 文本聚类的主要应用点包括： (1) 文本聚类可以作为多文档自动文摘等自然语言处理应用的预处理步骤。其中比较典型的例子是哥伦比亚大学开发的多文档自动文摘系统Newsblaster[1] 。该系统将新闻进行 聚类处理，并对同主题文档进行冗余消除、信息融合、文本生成等处理，从而生成一篇简明扼要的摘要文档。 (2) 对搜索引擎返回的结果进行聚类，使用户迅速定位到所需要的信息。比较典型的系统有Infonetware Real Term Search 。Infonetware 具有强大的对搜索结果进行主题分类的功能。另外，由Carrot Search 开发的基于Java 的开源Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎2.0 版也是这方面的利用，Carrot2 可以自动把自然的搜索结果归类( 聚合聚类) 到相应的语义类别中，提供基于层级的、同义的以及标签过滤的功能。 (3) 改善文本分类的结果，如俄亥俄州立大学的Y.C.Fang 等人的工作[2] 。 (4) 文档集合的自动整理。如Scatter/Gather[3] ，它是一个基于聚类的文档浏览系统。 2 文本聚类过程 文本聚类主要依据聚类假设：同类的文档相似度较大，非同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程、以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有较高的灵活性和自动化处理能力，成为对文本信息进行有效组织、摘要和导航的重要手段。文本聚类的具体过程如图 1 所示。 图 1 文本聚类过程 2.1 文本信息的预处理 文本聚类的首要问题是如何将文本内容表示成为数学上可分析处理的形式，即建立文本特 重庆邮电大学2008--2009学年第1学期考试 专业：自动化、测控 年级：07 班级：8107、8207、8307 课程名：电路分析 （A 卷） 考核方式：闭卷 一、填空题（5小题，每小题2分，共10分） 1．已知某电阻元件在非关联参考方向下的电压、电流分别为R U 、R I ，则 此电阻元件吸收的功率R P =------------。 2．理想变压器是即时性元件，无记忆功能，不储存能量，唯一的计算参数 为：————— 。 3．使用叠加定理求解电路，当令某一激励源单独作用时，其它激励源应置零，即独立电压源用 （开路或短路）代替，独立电流源用 （开路或短路）代替 二、单项选择题（共8小题，每小题2分，共计16分） 6．如图所示电路，电阻ab R 为（ ） A 2Ω B 4Ω C 6Ω D 3Ω 图6 7. 如图7所示，电路中产生功率的元件是：（ A 仅是电压源 B 仅是电流源 C 电压源和电流源都产生功率 D 确定的条件不足 图7 4．正弦信号的三个基本要素指的是 、 和 。 5．RLC 串联电路谐振条件的数学表达式为：——————————。 8．如图8所示电路，电压源和电流源释放的功率分别为（ ） A 12W ，-4W B –12W ，4W C 12W ，4W D –12W ，-4W 图8 9．如图9所示电路，开关K 断开前，电路已稳态。t =0时断开开关，则u (0+) 为（ ） A 0V B 3V C 6V D –6V 图9 10．如图10所示电路，其时间常数τ为（ ） A C R 2 B C R R R R 2 12 1+ C 2 R C D C R R R R 2 12 1+ 图10 11．如图11所示电路，I 1=9A ，I 2=8A ，I 3=3A ，则电流I 为（ ） A 14A B 10A C 20A D 4A 图11 12. 如图12所示, 电源角频率ω=5rad/s ，则阻抗Z ab 等于：（ ） A 2-j0.5Ω B 2-j2Ω C 2+j2Ω D 4+j2Ω 图12 13．如图13所示电路， )30cos(100)(?-=t t u ωV ，)30cos(20)(?+=t t i ωA ，则网络N 0的有功率P 为（ ） A 500W B 1000W C 2000W D 4000W 三、判断题（每小题2分，共8分） 图13 2Ω 计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇 数据挖掘中的聚类分析方法 黄利文 （泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００） 摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 关键词：聚类分析；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。 本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 ２聚类的分类 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。 ２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ） 给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。 ２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ） 层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 该方法的主要思想是只要临近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，其处理时间独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。 ２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ） 基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概 收稿日期：２００８－０２－１７ 作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。 导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年 Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。 各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回 应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。 不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关 联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“ ，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱 真正理解了用户的意图。 命题人： 审批人： 试卷分类（A 卷或B 卷） A 大学 试 卷 学期： 2006 至 2007 学年度 第 1 学期 课程： 电路分析基础I 专业： 信息学院05级 班级： 姓名： 学号： (本小题5分) 求图示电路中a 、b 端的等效电阻R ab 。 1 R R ab =R 2 (本小题6分) 图示电路原已处于稳态，在t =0时开关打开， 求则()i 0+。 Ω i(0+)=20/13=1.54A ( 本 大 题6分 ) 求图示二端网络的戴维南等效电路。 1A a b u ab =10v, R 0=3Ω (本小题5分) 图示电路中, 电流I =0，求U S 。 Us=6v (本小题5分) 已知某二阶电路的微分方程为 d d d d 22 81210u t u t u ++= 则该电路的固有频率(特征根)为____-2________和___-6______。该电路处于___过_____阻 尼工作状态。 (本小题5分) 电路如图示, 求a 、b 点对地的电压U a 、U b 及电流I 。 U a =U b =2v, I=0A. ( 本 大 题10分 ) 试用网孔分析法求解图示电路的电流I 1、I 2、I 3。 I 1=4A, I 2=6A, I 3=I 1-I 2=-2A (本小题10分) 用节点分析法求电压U 。 U U=4.8V ( 本 大 题12分 ) 试用叠加定理求解图示电路中电流源的电压。 3V 4A 单独作用时，u ’=8/3V; 3V 单独作用时，u ’’=-2V; 共同作用时，u=u ’+u ’’=2/3V 。 十、 ( 本 大 题12分 ) 试求图示电路中L R 为何值时能获得最大功率，并计算此时该电路效率 聚类分析 聚类(clustering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster)，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。相异度是基于描述对象的属性值来计算的。距离是经常采用的度量方式。聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘，统计学，生物学，以及机器学习。 将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。在许多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待 “聚类的典型应用是什么？”在商业上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。 聚类也能用于对Web 上的文档进行分类，以发现信息。作为一个数据挖掘的功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对特定的某些簇作进一步的分析。此外，聚类分析可以作为其他算法（如分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理 作为统计学的一个分支，聚类分析已经被广泛地研究了许多年，主要集中在基于距离的聚类分析。基于k-means(k-平均值)，k-medoids(k-中心)和其他一些方法的聚类分析工具已经被加入到许多统计分析软件包或系统中，例如S-Plus，SPSS，以及SAS。 在机器学习领域，聚类是无指导学习(unsupervised learning)的一个例子。与分类不同，聚类和无指导学习不依赖预先定义的类和训练样本。由于这个原因，聚类是通过观察学习，而不是通过例子学习。 在概念聚类（conceptual clustering）中，一组对象只有当它们可以被一个概念描述时才形成一个簇。这不同于基于几何距离来度量相似度的传统聚类。概念聚类由两个部分组成：（1）发现合适的簇；（2）形成对每个簇的描述。在这里，追求较高类内相似度和较低类间相似度的指导原则仍然适用。 活跃的研究主题集中在聚类方法的可伸缩性，方法对聚类复杂形状和类型的数据的有效性，高维聚类分析技术，以及针对大的数据库中混合数值和分类数据的聚类方法。 数据挖掘对聚类的典型要求如下： 知识点一数据仓库 1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。 2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。 3.数据仓库围绕主题组织 4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。 5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值 6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据 7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度 8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据 9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。 知识点二可以挖掘什么数据 1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析 2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性 3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质 4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测 5.数据可以与类或概念相关联 6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述 7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分 8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。 9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。 10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。 11.频繁项集一般指频繁地在事务数据中一起出现的商品的集合 12.频繁子序列就是一个频繁序列模式 13.子结构涉及不同的结构，可以与项集和子项集一起出现 14.挖掘频繁模式导致发现数据中有趣的关联和相关性 15.包含单个谓词的关联规则称作单维关联规则。多个谓词的关联规则叫做多维关联规则。 16.如果不能同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值是无趣的关联规则。 17.频繁模式挖掘的基础是频繁项集挖掘 18.分类找出描述和区分数据类或概念的模型或者函数来预测类标号未知对象的类标号。 19.导出模型是基于训练数据集的分析，预测类标号未知对象的类标号。形式有分类规则、决策树、数学公式或者神经网络 20.决策树类似流程图的树结构，每一个结点代表一个属性上的测试，每一个分支代表测试 基于向量空间模型的文本聚类算法 转自：https://www.doczj.com/doc/a116052943.html,/2009/0910/15270.php 1 文本聚类研究现状 Internet 已经发展为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播信息最主要的渠道。随着Internet 的大规模普及和企业信息化程度的提高，各种资源呈爆炸式增长。在中国互联网络信息中心(CNNIC)2007 年1 月最新公布的中国互联网络发展状况统计报告中显示，70.2% 的网络信息均以文本形式体现。对于这种半结构或无结构化数据，如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题。近年来，文本挖掘、信息过滤和信息检索等方面的研究出现了前所未有的高潮。 作为一种无监督的机器学习方法，聚类技术可以将大量文本信息组成少数有意义的簇，并提供导航或浏览机制。 文本聚类的主要应用点包括： (1) 文本聚类可以作为多文档自动文摘等自然语言处理应用的预处理步骤。其中比较典型的例子是哥伦比亚大学开发的多文档自动文摘系统Newsblaster[1] 。该系统将新闻进行 聚类处理，并对同主题文档进行冗余消除、信息融合、文本生成等处理，从而生成一篇简明扼要的摘要文档。 (2) 对搜索引擎返回的结果进行聚类，使用户迅速定位到所需要的信息。比较典型的系统有Infonetware Real Term Search 。Infonetware 具有强大的对搜索结果进行主题分类的功能。另外，由Carrot Search 开发的基于Java 的开源Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎2.0 版也是这方面的利用，Carrot2 可以自动把自然的搜索结果归类( 聚合聚类) 到相应的语义类别中，提供基于层级的、同义的以及标签过滤的功能。 (3) 改善文本分类的结果，如俄亥俄州立大学的Y.C.Fang 等人的工作[2] 。 (4) 文档集合的自动整理。如Scatter/Gather[3] ，它是一个基于聚类的文档浏览系统。 2 文本聚类过程 文本聚类主要依据聚类假设：同类的文档相似度较大，非同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程、以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有较高的灵活性和自动化处理能力，成为对文本信息进行有效组织、摘要和导航的重要手段。文本聚类的具体过程如图 1 所示。 图 1 文本聚类过程 《电路分析基础》知识归纳 一、基本概念 1.电路：若干电气设备或器件按照一定方式组合起来，构成电流的通路。 2.电路功能：一是实现电能的传输、分配和转换；二是实现信号的传递与处理。 3.集总参数电路近似实际电路需满足的条件：实际电路的几何尺寸l（长度）远小于电路 。 正常工作频率所对应的电磁波的波长λ，即l 4.电流的方向：正电荷运动的方向。 5.关联参考方向：电流的参考方向与电压降的参考方向一致。 6.支路：由一个电路元件或多个电路元件串联构成电路的一个分支。 7.节点：电路中三条或三条以上支路连接点。 8.回路：电路中由若干支路构成的任一闭合路径。 9.网孔：对于平面电路而言，其内部不包含支路的回路。 10.拓扑约束：电路中所有连接在同一节点的各支路电流之间要受到基尔霍夫电流定律的约 束，任一回路的各支路（元件）电压之间要受到基尔霍夫电压定律约束，这种约束关系与电路元件的特性无关，只取决于元件的互联方式。 U（直流电压源）或是一定的时间11.理想电压源：是一个二端元件，其端电压为一恒定值 S u t，与流过它的电流（端电流）无关。 函数() S 12.理想电流源是一个二端元件，其输出电流为一恒定值 I（直流电流源）或是一定的时间 S i t，与端电压无关。 函数() S 13.激励：以电压或电流形式向电路输入的能量或信号称为激励信号，简称为激励。 14.响应：经过电路传输处理后的输出信号叫做响应信号，简称响应。 15.受控源：在电子电路中，电源的电压或电流不由其自身决定，而是受到同一电路中其它 支路的电压或电流的控制。 16.受控源的四种类型：电压控制电压源、电压控制电流源、电流控制电压源、电流控制电 流源。 17.电位：单位正电荷处在一定位置上所具有的电场能量之值。在电力工程中，通常选大地 为参考点，认为大地的电位为零。电路中某点的电位就是该点对参考点的电压。 18.单口电路：对外只有两个端钮的电路，进出这两个端钮的电流为同一电流。 19.单口电路等效：如果一个单口电路N1和另一个单口电路N2端口的伏安关系完全相同， 则这两个单口电路对端口以外的电路而言是等效的，可进行互换。 20.无源单口电路：如果一个单口电路只含有电阻，或只含受控源或电阻，则为不含独立源 单口电路。就其单口特性而言，无源单口电路可等效为一个电阻。 21.支路电流法：以电路中各支路电流为未知量，根据元件的VAR和KCL、KVL约束关系， 列写独立的KCL方程和独立的KVL方程，解出各支路电流，如果有必要，则进一步计算其他待求量。 22.节点分析法：以节点电压（各独立节点对参考节点的电压降）为变量，对每个独立节点 列写KCL方程，然后根据欧姆定律，将各支路电流用节点电压表示，联立求解方程，求得各节点电压。解出节点电压后，就可以进一步求得其他待求电压、电流、功率。23.回路分析法：以回路电流（各网孔电流）为变量，对每个网孔列写KVL方程，然后根据6个方面分析知识图谱的价值和应用
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