Laplacian正则项半监督不平行超平面分类机
：In this paper， we have proposed a novel Laplacian nonparallel hyperplanes classifier for the
semi-supervised classification problempared with the twin support vector machine， it has the advantage of nonparallel hyperplanes classifier and can be used for the semi-supervised classification problem. Finally，compared with the Laplacian twin support vector machine and the Laplacian support vector machine， the results of experiments on artificial dataset and UCI datasets show that our method is feasible，especially for“Cross Planes”datasets.
s：Support vector machine； Semi-supervised classification problem； Laplacian regularization；Nonparallel hyperplanes classifier
1 引言
机器学习在人工智能的研究中具有非常重要的地位。支持向量机是Vapnik等在统计学习理论基础上发展起来的针对小样本的机器学习方法[1]。该方法由于具有较强的泛化能力、方便对高维的数据进行操作而得到了日益广泛的研究和应用。传统的有监督的分类方法，虽然能够有效地解决各种实际问题，但是需要
事先对大量样本进行标记以获取足够的训练样本，代价高，效率低。因此，根据实际需要研究人员提出了一些半监督支持向量机分类方法。Bennett， K.，& Demiriz，A.于1999年提出了半监督支持向量机（S3VM[2]），它基于聚类假设，试图通过探索未标记数据来规范调整决策边界，从而提高运算的准确度。21世纪以来，Melacci，S.，&Belkin，M提出了拉普拉斯（Laplacian）支持向量机[3]，主要是通过图的拉普拉斯矩阵来探索数据的流形结构，通过对无标记的数据找到合适的类别，以使它们与已标记的数据和潜在的图的结构的不一致性最小化，从而提高了预测精确度。
本文将拉普拉斯（Laplacian）正则项引入到不平行超平面分类机[4]之中，建立了拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机。同时，在数值试验中，从精度和速度上，和经典的拉普拉斯正则项支持向量机和拉普拉斯正则项双支持向量机做了对比，表明了提出的算法的优良性。
2 背景知识
4 数值实验
这一节通过数值实验来检验基于拉普拉斯正则项的不平行
超平面分类机（Lap-NHSVM）。具体地，主要由分类准确率和计算时间作为判别指标，与拉普拉斯支持向量分类机（Lap-SVM）、拉普拉斯双支持向量分类机（Lap-TSVM）作对比，这里考虑了线性和非线性两种情形。利用UCI数据库中的六组数据。本文中核
函数定为高斯核，在实验中参数均选自于集合随机的选取30%的数据集通过十折交叉检验法[1]来确定参数。数值实验在Windows 7系统上完成，处理器为英特尔酷睿双核，主频为 2.2GHz，内存为2GB。程序代码基于Matlab R2010a平台上完成。具体的算法我们采用逐次松弛迭代算法（SOR）[4]。
图1表示Lap-SVM，Lap-TSVM和Lap-NPSVM的分类比较，小正方形代表有标签正类样本点，大正方形代表无标签正类样本点，小圆代表有标签负类样本点，大圆代表无标签负类样本点。
Lap-TSVM和Lap-NHSVM做对比，从图1可以看出Lap-NHSVM 具有明显比较好的分类精度，能够更好的利用未标签的数据，从而使分类效果更好。
在下面表1和表2的实验中，我们利用UCI数据中的六个数据来做数值实验，包括Diabetes，German，Ionosphere，Sonar，Australian，Heart。在机器学习中，这些数据经常会被用来检测算法的优劣，在实验中，取每个数据集的40%作为有标签的样本集，30%作为无标签的样本集，进行十次试验，取十次实验结果的平均值加减方差构成。对于CPU时间，同样取十次实验结果的平均值。如图所示，黑体表示最高精确度对应的数据，表1表示线性情形时，Lap-SVM，Lap-TSVM和Lap-NHSVM的比较，表2表示非线性情形时，Lap-SVM，Lap-TSVM和Lap-NHSVM的比较，从实验结果可以明显的看出，对于大部分数据集，拉普拉斯不平行超平面分类机具有更高的分类精确度，例如，对于Lonosphere
数据集，Lap-NHSVM对应的精确度为88.32%，而Lap-SVM，
Lap-TSVM对应的精确度远小于它，另一方面，从下表可以看出，Lap-NHSVM对应的CPU时间要比Lap-SVM的快速，却比Lap-SVM 和Lap-TSVM的精确度高。 5 结语
在本文中，提出了基于拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机，从数值实验可以看出，提出的分类方法具有较高的分类精确度，尤其对于某些数据集，例如交叉数据集，我们的算法可以得到更精准的结果，因此我们可以看出，本文提出的半监督不平行超平面分类方法值得肯定。
正则表达式 一、什么是这则表达式 正则表达式（regular expressions）是一种描述字符串集的方法，它是以字符串集中各字符串的共有特征为依据的。正则表达式可以用于搜索、编辑或者是操作文本和数据。它超出了java程序设计语言的标准语法，因此有必要去学习特定的语法来构建正则表达式。一般使用的java.util.regex API所支持的正则表达式语法。 二、测试用具 import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.util.Scanner; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class Regex{ public static void main(String[]args)throws Exception{ BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); if(br==null){ System.out.println("没有输入任何数据"); System.exit(1); } while(true){ System.out.print("输入表达式："); Pattern pattern=https://www.doczj.com/doc/b35377748.html,pile(br.readLine()); System.out.print("输入字符串："); Matcher matcher=pattern.matcher(br.readLine()); boolean found=false; while(matcher.find()){ System.out.println("找到子字符串"+matcher.group()+" 开始于索引"+matcher.start()+"结束于索引"+matcher.end()+"\n") found=true; } if(!found){ System.out.println("没有找到子字符串\n"); } } } }
C#利用正则表达式实现字符串搜索 2005-08-04 22:27 作者：张志远来源：天极网 【简介】 本文给出了在C#下利用正则表达式实现字符串搜索功能的方法，通过对.NET框架下的正则表达式的研究及实例分析，总结了正则表达式的元字符、规则、选项等。 加入收藏设为首页 -------------------------------------------------------------------------------- 3、.NET 框架的正则表达式类 下面通过介绍 .NET 框架的正则表达式类，熟悉一下.NET框架下的正则表达式的使用方法。 3.1 Regex 类表示只读正则表达式 Regex 类包含各种静态方法，允许在不显式实例化其他类的对象的情况下使用其他正则表达式类。以下代码示例创建了 Regex 类的实例并在初始化对象时定义一个简单的正则表达式。请注意，使用了附加的反斜杠作为转义字符，它将 \s 匹配字符类中的反斜杠指定为原义字符。 Regex r; // 声明一个 Regex类的变量 r = new Regex("\\s2000"); // 定义表达式 3.2 Match 类表示正则表达式匹配操作的结果 以下示例使用 Regex 类的 Match 方法返回 Match 类型的对象，以便找到输入字符串中第一个匹配。此示例使用 Match 类的 Match.Success 属性来指示是否已找到匹配。 Regex r = new Regex("abc"); // 定义一个Regex对象实例 Match m = r.Match("123abc456"); // 在字符串中匹配 if (m.Success) {
1. 平时做网站经常要用正则表达式，下面是一些讲解和例子，仅供大家参考和修改使用： 2. "^\d+$"//非负整数（正整数+ 0） 3. "^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数 4. "^((-\d+)|(0+))$"//非正整数（负整数+ 0） 5. "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数 6. "^-?\d+$"//整数 7. "^\d+(\.\d+)?$"//非负浮点数（正浮点数+ 0） 8. "^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$"//正浮点数 9. "^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$"//非正浮点数（负浮点数+ 0） 10. "^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$"//负浮点数 11. "^(-?\d+)(\.\d+)?$"//浮点数 12. "^[A-Za-z]+$"//由26个英文字母组成的字符串 13. "^[A-Z]+$"//由26个英文字母的大写组成的字符串 14. "^[a-z]+$"//由26个英文字母的小写组成的字符串 15. "^[A-Za-z0-9]+$"//由数字和26个英文字母组成的字符串 16. "^\w+$"//由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串 17. "^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$"//email地址 18. "^[a-zA-z]+://(\w+(-\w+)*)(\.(\w+(-\w+)*))*(\?\S*)?$"//url 19. /^(d{2}|d{4})-((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))-(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))$/ // 年-月-日 20. /^((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))/(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))/(d{2}|d{4})$/ // 月/日/年 21. "^([w-.]+)@(([[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.)|(([w-]+.)+))([a-zA-Z]{2,4}|[0-9]{1,3})(]?)$" //Emil 22. /^((\+?[0-9]{2,4}\-[0-9]{3,4}\-)|([0-9]{3,4}\-))?([0-9]{7,8})(\-[0-9]+)?$/ //电话号码 23. "^(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}| 1dd|2[0-4]d|25[0-5])$" //IP地址 24. 25. 匹配中文字符的正则表达式：[\u4e00-\u9fa5] 26. 匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^\x00-\xff] 27. 匹配空行的正则表达式：\n[\s| ]*\r 28. 匹配HTML标记的正则表达式：/<(.*)>.*<\/\1>|<(.*) \/>/ 29. 匹配首尾空格的正则表达式：(^\s*)|(\s*$) 30. 匹配Email地址的正则表达式：\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)* 31. 匹配网址URL的正则表达式：^[a-zA-z]+://(\\w+(-\\w+)*)(\\.(\\w+(-\\w+)*))*(\\?\\S*)?$ 32. 匹配帐号是否合法(字母开头，允许5-16字节，允许字母数字下划线)：^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$ 33. 匹配国内电话号码：(\d{3}-|\d{4}-)?(\d{8}|\d{7})? 34. 匹配腾讯QQ号：^[1-9]*[1-9][0-9]*$ 35. 36. 37. 元字符及其在正则表达式上下文中的行为：
PHP 常用正则表达式正则 平时做网站经常要用正则表达式，下面是一些讲解和例子，仅供大家参考和修改使用："^\d+$"//非负整数（正整数+ 0） "^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数 "^((-\d+)|(0+))$"//非正整数（负整数+ 0） "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数 "^-?\d+$"//整数 "^\d+(\.\d+)?$"//非负浮点数（正浮点数+ 0） "^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$"//正浮点数"^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$"//非正浮点数（负浮点数+ 0） "^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$"//负浮点数 "^(-?\d+)(\.\d+)?$"//浮点数 "^[A-Za-z]+$"//由26个英文字母组成的字符串 "^[A-Z]+$"//由26个英文字母的大写组成的字符串 "^[a-z]+$"//由26个英文字母的小写组成的字符串 "^[A-Za-z0-9]+$"//由数字和26个英文字母组成的字符串 "^\w+$"//由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串 "^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$"//email地址 "^[a-zA-z]+://(\w+(-\w+)*)(\.(\w+(-\w+)*))*(\?\S*)?$"//url /^(d{2}|d{4})-((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))-(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))$/ // 年-月-日 /^((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))/(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))/(d{2}|d{4})$/ // 月/日/年 "^([w-.]+)@(([[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.)|(([w-]+.)+))([a-zA-Z]{2,4}|[0-9]{1,3})(]?)$" //Emil /^((\+?[0-9]{2,4}\-[0-9]{3,4}\-)|([0-9]{3,4}\-))?([0-9]{7,8})(\-[0-9]+)?$/ //电话号码 "^(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}| 1dd|2[0-4]d|25[0-5])$" //IP地址 匹配中文字符的正则表达式：[\u4e00-\u9fa5] 匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^\x00-\xff] 匹配空行的正则表达式：\n[\s| ]*\r 匹配HTML标记的正则表达式：/<(.*)>.*<\/\1>|<(.*) \/>/ 匹配首尾空格的正则表达式：(^\s*)|(\s*$) 匹配Email地址的正则表达式：\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)* 匹配网址URL的正则表达式：^[a-zA-z]+://(\\w+(-\\w+)*)(\\.(\\w+(-\\w+)*))*(\\?\\S*)?$ 匹配帐号是否合法(字母开头，允许5-16字节，允许字母数字下划线)：^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$ 匹配国内电话号码：(\d{3}-|\d{4}-)?(\d{8}|\d{7})? 匹配腾讯QQ号：^[1-9]*[1-9][0-9]*$ 元字符及其在正则表达式上下文中的行为： \ 将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个后向引用、或一个八进制转
一．选择题： 1.以下不属于信息交互协议的是：（C） A.HTTP(S)信息 B.MMS信息 C.RIP信息 D.Gopher信息 2.以下不属于HITS算法的特点的是：（B） A.对抗链接反作弊功能差 B.计算效率高 C.部署位置在客户端 D.存在主题泛化问题 3.数据挖掘技术中不包括（D） A.可视化系统 B.空间数据挖掘 C.分布式数据挖掘 D.集中式数据挖掘 4.（B）不属于网络信息获取技术。 A.数据挖掘技术 B.信息隐藏技术 C.信息推荐技术 D.信息还原技术 5.使用原始套接字可以实现下列（D） ①traceroute ②ping ③ICMP头④TCP头 A.②③④ B.①③④ C.①②③ D.①②③④ 6.向量空间模型中的降维的最有效的办法就是（A）。 A.特征选择 B.精确查找 C.多维映射 D.聚类分析 7.特征项必须具备的特征不包括：（C） A.能够准确标识文本内容 B.具有将目标文本与其他文本相区分的能力 C.数量没有限制 D.特征项分离要比较容易实现 8.下列属于分类所采用评估函数的是（D） A.交叉熵 B.信息增益 C.x2统计 D.以上所有 9..x2统计具有（B）的特性。 A.降维简单 B.可靠性好 C.没有区分度 D.计算量小 10.信息抽取技术的功能不包括（A） A.从文件集中选取一个与用户需求相关的子集 B.以结构化的形式描述信息 C.从自然语言文本中抽取事实信息 D.供信息查询、文本深层挖掘、自动回答问题等应用 二．填空题： 1.信息安全学科是研究确保信息的完整性、可用性、保密性、可控性以及可靠性的一门综合性新型边缘学科。 2.网络信息的获取主要通过搜索引擎、数据挖掘、信息推荐等技术实现。 3.搜索引擎分为全文搜索引擎、目录式搜索引擎、元搜索引擎。 4.数据挖掘是通过从数据库中提取隐含的、未知的具有潜在使用价值信息的过程。 5.常见的网络数据包捕获方法有原始套接字、Libpcap、Winpcap、Jpcap四种。 6.文本处理过程包括文本预处理、特征提取及缩维、知识模式提取、知识模式评价。 7.机械分词法分为最大匹配法和最小匹配法。 8.特征项是用于表示文本的基本单位。 9.文本内容分析包括文本语法分析、文本语义分析、文本语用分析。 10.垃圾邮件泛滥的最主要的技术原因是SMTP协议缺陷。
引言 正则表达式（regular expression）就是用一个“表达式”来描述一个特征，然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和任意个'b' ”，那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征。 正则表达式可以用来：（1）验证字符串是否符合指定特征，比如验证是否是合法的邮件地址。（2）用来查找字符串，从一个长的文本中查找符合指定特征的字符串，比查找固定字符串更加灵活方便。（3）用来替换，比普通的替换更强大。 正则表达式学习起来其实是很简单的，不多的几个较为抽象的概念也很容易理解。之所以很多人感觉正则表达式比较复杂，一方面是因为大多数的文档没有做到由浅入深地讲解，概念上没有注意先后顺序，给读者的理解带来困难；另一方面，各种引擎自带的文档一般都要介绍它特有的功能，然而这部分特有的功能并不是我们首先要理解的。 文章中的每一个举例，都可以点击进入到测试页面进行测试。闲话少说，开始。 1. 正则表达式规则 1.1 普通字符 字母、数字、汉字、下划线、以及后边章节中没有特殊定义的标点符号，都是"普通字符"。表达式中的普通字符，在匹配一个字符串的时候，匹配与之相同的一个字符。 举例1：表达式 "c"，在匹配字符串 "abcde" 时，匹配结果是：成功；匹配到的内容是："c"；匹配到的位置是：开始于2，结束于3。（注：下标从0开始还是从1开始，因当前编程语言的不同而可能不同） 举例2：表达式 "bcd"，在匹配字符串 "abcde" 时，匹配结果是：成功；匹配到的内容是："bcd"；匹配到的位置是：开始于1，结束于4。 1.2 简单的转义字符 一些不便书写的字符，采用在前面加 "\" 的方法。这些字符其实我们都已经熟知了。
Excel另类条件化格式 1 前言 我们知道，Excel的条件化格式可以根据单元个的内容来设置整个单元格的格式。如图1中的C列，当单元格的内容为“结束”时，字体颜色为绿色，为“进行中”时，颜色为黄色。但如果我们想把B列的部分特定文字(如日期2012-3-4)设置成不同的字体和颜色， Excel的条件化格式工具是不能实现的，需要另辟蹊径。 图1 2 实现过程 2.1 目标 实现B列单元格中日期字符串的字体设置成“Arial Black”字体，颜色为红色。 2.2 设计思路 Excel的VBA编程功能很强大，可以轻松实现上述目标。程序的设计思路是：找到日期字符串，然后设置字体格式。本例中利用了正则表达式来寻找日期字符串，通过Characters对象的Font属性来设置字符串的格式。 2.3 正则表达式 我们在处理文本时，经常会遇到一些满足某种规则的字符串。比如，一个无符号的整数由一连串的数字构成，本例中的日期是满足“整数-整数-整数”规则的字符串。正则表达式就是用来指定这种规则的。如果某个字符串满足正则表达式指定的规则，则称该字符串为正则表达式的一个“匹配串”。正则表达式中用\d 来匹配单个数字，用\d+来匹配连续的多个数字，这样本例中用"\d+-\d+-\d+"就可以匹配日期字符串。Excel的VBA可以通过引用vbscript中的正则标定式对象"vbscript.regexp"来使用正则表达式。 2.4 Characters函数 语法：Characters(start, length) 参数：Start是指从第几个字符处开始选择，length是要返回的字符数。 返回：Characters对象。用来控件文本中某一范围的字符串。例如，通过Characters对象的Font属性可以设置字符串的字体格式。 2.5程序代码 把FormatClick程序和“更新”按钮的Click事件关联起来，只要点击“更新”按钮就可以更新日期的字体的名称和颜色了。具体程序如下: Sub FormatClick() '声明正则表达式对象 Dim RegEx As Object '引用正则标定式对象 Set RegEx = CreateObject("vbscript.regexp")
正则表达式基础知识 一个正则表达式就是由普通字符（例如字符a 到z）以及特殊字符（称为元字符）组成的文字模式。该模式描述在查找文字主体时待匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个模板，将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。如：
下面看几个例子： "^The"：表示所有以"The"开始的字符串（"There"，"The cat"等）； "of despair$"：表示所以以"of despair"结尾的字符串； "^abc$"：表示开始和结尾都是"abc"的字符串——呵呵，只有"abc"自己了；"notice"：表示任何包含"notice"的字符串。 '*'，'+'和'?'这三个符号，表示一个或一序列字符重复出现的次数。它们分别表示“没有或更多”，“一次或更多”还有“没有或一次”。下面是几个例子： "ab*"：表示一个字符串有一个a后面跟着零个或若干个b。（"a", "ab", "abbb",……）；"ab+"：表示一个字符串有一个a后面跟着至少一个b或者更多； "ab?"：表示一个字符串有一个a后面跟着零个或者一个b； "a?b+$"：表示在字符串的末尾有零个或一个a跟着一个或几个b。 也可以使用范围，用大括号括起，用以表示重复次数的范围。 "ab{2}"：表示一个字符串有一个a跟着2个b（"abb"）； "ab{2,}"：表示一个字符串有一个a跟着至少2个b； "ab{3,5}"：表示一个字符串有一个a跟着3到5个b。
请注意，你必须指定范围的下限（如："{0,2}"而不是"{,2}"）。 还有，你可能注意到了，'*'，'+'和'?'相当于"{0,}"，"{1,}"和"{0,1}"。 还有一个'|'，表示“或”操作： "hi|hello"：表示一个字符串里有"hi"或者"hello"； "(b|cd)ef"：表示"bef"或"cdef"； "(a|b)*c"：表示一串"a""b"混合的字符串后面跟一个"c"； '.'可以替代任何字符： "a.[0-9]"：表示一个字符串有一个"a"后面跟着一个任意字符和一个数字； "^.{3}$"：表示有任意三个字符的字符串（长度为3个字符）； 方括号表示某些字符允许在一个字符串中的某一特定位置出现： "[ab]"：表示一个字符串有一个"a"或"b"（相当于"a|b"）； "[a-d]"：表示一个字符串包含小写的'a'到'd'中的一个（相当于"a|b|c|d"或者"[abcd]"）；"^[a-zA-Z]"：表示一个以字母开头的字符串； "[0-9]%"：表示一个百分号前有一位的数字； "[0-9]+"：表示一个以上的数字； ",[a-zA-Z0-9]$"：表示一个字符串以一个逗号后面跟着一个字母或数字结束。 你也可以在方括号里用'^'表示不希望出现的字符，'^'应在方括号里的第一位。（如："%[^a-zA-Z]%"表 示两个百分号中不应该出现字母）。 为了逐字表达，必须在"^.$()|*+?{\"这些字符前加上转移字符'\'。 请注意在方括号中，不需要转义字符。
信息检索及信息处理方面 信息检索及处理方面： 统一检索架构设计 采用新的系统架构，即ORACLE+TRIP组合方式，由TRIP 专门负责检索，可以大大提高检索的性能和稳定性；同时，增加词表系统，实现多种辅助检索方式。 整合NSTL等第三方开放检索接口，使检索时用户可以一站式检索多个数据库资源。 专题（虚拟库）定制与推送 定题服务，又称SDI服务，根据用户需求，一次性或定期不断地将符合需求的最新信息传送给用户的服务模式。又指信息机构根据用户需求，通过对信息的收集、筛选、整理并定期或不定期地提供给用户，直至协助课题完成的一种连续性的服务。它是情报检索的引伸，是一种特殊形式的检索服务。 为便于用户随时跟踪本研究领域或本行业的最新发展动态，节省用户查询、检索所需文献信息的时间，九瑞公司根据用户的实际科研情况和需要，依托于强大的文献资源、电子网络资源等为用户提供定题服务，为用户定期或不定期对某一特定主题进行跟踪检索，把经过筛选的最新检索结果，以书目、索引、全文方式提供给用户，也能通过打包专
题数据库传送给相关需求用户。 文本挖掘与智能分析系统 文本挖掘智能分析系统为用户提供方便快捷的高级信息如自动分类自动聚类热点发现语义搜索等服务，以及各种形式的资源分析途径和工具，包括对文本型资源和非结构化数据的挖掘和分析，同时系统要对若干主题的网络网站进行监控，建立起对一些重点领域问题的预报机制。 智能分析系统对海量文本信息进行智能分析和挖掘，并且除了提供资源之间的定性分析，系统还提供定量的多维分析工具，能够帮助研究所研究人员理顺资源之间的关系和热点之间的联系，更全面和客观地把握问题的本质，协助研究人员高效率的利用互联网知识资源进行深入研究。 二、交互等个性化服务方面： 智能参考咨询系统（智能问答） 智能参考咨询系统能够让读者在登录本系统之后可以进行在线提问，通过咨询知识库可以进行自动的24小时在线智能解答，并且可与馆内的图书馆馆员或聘请的学科专家进行直接交流。
用正则表达式实现排版助手（GIDOT TYPESETTER）的部分排版功能 2009年08月06日星期四上午 08:42 副标题：用正则表达式实现段首缩进、修正换行、修正非段落换行、删除行尾空格、删除空行 相信使用过排版助手的人应该都觉得这是一个好软件吧？不过，我对其中的“删除非段落换行”有一个不满的地方 [https://www.doczj.com/doc/b35377748.html,/gevolution90/blog/item/34cabb7fc2b8710128388ada. html]。于是才引发出这一篇文章。 *如果你还未有在windows下的正则表达式批量替换工具的话，推荐使用TextForever[https://www.doczj.com/doc/b35377748.html,/stronghorse/software/index.htm#Tex tForever]，很强大的文本整理工具 1.段首缩进： 可以把每行（段）的前面格式化成指定的字符串，比如2个全角空格。 正则：^[ ]*（？=[^\s]） 你可以替换成2个全角空格或4个半角空格或你自己喜欢的任何字符串。 2.修正换行： 有些文章一行紧接着一行，看起来有点不舒服，可以把每段内容段（有文字的段）之间的换行格式化成指定数量的换行比如双换行（两段之间空一行空行）。 正则：[\r\n]+ 你可以替换成2个回车。 3.修正非段落换行： 有点文章很变态的，它从文本内容中实现换行，比如： 第一段的内容，内容，内容 第一段第二行的内容内容内容。 这样的换行，这对于资料的整理有点不利，所以，这个正则就是用来修正这样的换行的，把它们合并成一行，即一个段落。 正则：^（。{25,}[^……“”！！：：？？]）\r\n 替换成：$1 把你认为不是段落结束的标点加入到那个中括号中，大括号中的“25”为作
1. 信息检索的原理： 从下图可以看出，信息存储和信息检索有两个交汇处：一个是直接的，即表达信息主题内容的词语与表达需求主题内容的词语之间进行对比的交汇；另一个是间接的，即通过检索语言进行沟通，确保把存储用词和检索用词都统一到同一个检索语言体系中（对于自然语言检索系统来说，不存在存储与检索的间接交汇处）。 2.信息检索系统的物理结构一般包括硬件 软件 数据库3个部分。 信息检索系统的逻辑结构 3.信息检索的研究内容包括以下几个方面：（1）信息检索理论研究（2）信息检索方法研究 （3）信息检索技术研究（4）信息检索语言研究（5）信息检索系统研究 （6）信息检索服务研究（7）信息检索评价研究。 4. 任何检索策略都包括3 个部分：文档表示 查询表示 匹配函数。 5..信息检索模型到底是什么？其描述如下: 信息检索模型是一个四元组/D ，Q ，F ，R(qi, dj)/： （1）D 是文档集中的一组文档逻辑视图（表示），称为文档的表示； （2）Q 是一组用户信息需求的逻辑视图（表示），这种视图（表示）称之为查询； 信息资源信息搜集需求分析信息需求信 息用户信息分析信息表达词语 转 换需求表达词语转换数据库 检索结检 索语言 信息存储过 信息检索过 图1-1 广义信息检索的基本 词语子系统 匹配子系统 采选子系统 标引子系统 交互子系统 数据库 用户群 信息源 查询子系统 图1-9 信息检索系统逻辑结构
（3）F 是一种机制，用于构建文档表示，查询及它们之间关系的模型； （4）R(qi, dj)是排序函数，该函数输出一个与查询qi ∈Q 和文档表示dj ∈D 有关的实数，这样就在文档之间根据查询qi 定义了一个顺序。 6经典模型: 布尔模型 向量模型 概率模型。 7对于布尔模型而言，标引词权值变量都是二值的，即wi,j ∈{0, 1}，查询q 是一个常规的布尔表达式。用qdnf 表示查询q 的析取范式，qcc 表示qdnf 的任意合取分量。文档dj 和查询q 的相似度可以定义为： . 8.布尔模型优缺点:优点： 一是实现起来比较容易，速度快，计算的代价相对较少； 二是查询语言表达简单，用户可以使用任意复杂的查询表达式，故得到广泛的应用. 缺点;1布尔逻辑式的构造不易全面反映用户的需求。 2匹配标准存在某些不合理的地方。 3检索结果不能按照用户定义的重要性排序输出。 9.( t1 and t2) or ( t3 not t4) 或者qj = ( t1 ∧ t2) ∨ ( t3 t4)。 10.计算机信息检索的基本原理仍是“匹配运算”，但是却不同于手工检索的“匹配运算”方式。 计算机匹配过程中，需要将检索提问式转化成计算机可以识别的形式，并且要使用系统中特定的检索指令、检索词和检索策略，由计算机自动对数据库中各文档记录进行查找。当检索标示、检索策略与数据库中的信息标示关系一致时，即为命中，将结果输出给用户。 11.逻辑提问式即为Q=A*B*C*D. 表展开法是将每个逻辑提问式转换成一个展开表, 如果有N 个提问式就可做N 个展开表。每个检索词对应表中的一行。其一般格式如下： 展开表的生成，根据算法描述的顺序方向划分为两大部分：前处理部分和后处理部分。 前处理部分，也叫正向扫描处理部分。按照逻辑提问式各项因子出现的先后顺序从左到右依次处理。 前处理算法描述: 地址是指该行所在展开表中的地址； 匹配成功时转向地址AFD ，给出一旦在检索词与文献记录中标引词匹配成功时，下一步应该处理的提问检索词在提问表中的地址； 匹配不成功时转向NFD 地址，给出一旦检索词与标引词匹配失败时应该转向展开表中的地址； “层级值” 栏表示当前检索词在提问式中的层次级别；
作者简介：张斌（1977-），硕士，讲师，研究方向：电子商务专业方向。 收稿日期：2010-05-06 正则表达式在垂直搜索引擎中的应用 张斌 （浙江越秀外国语学院，绍兴312000） 摘要：采用聚焦爬虫可以提高搜索引擎的检索效率，聚焦爬虫经常使用正则表达式来进行有效的信息检索，着重分析了网页检索中常用的正则表达式，为搜索引擎的构建提供帮助。关键词：正则表达式；聚焦爬虫；信息检索中图分类号：TP3 文献标识码：B 文章编码：1672－6251（2010）08－0162－02 Application of Regular Expressions in Vertical Search Engine ZHANG Bin (Zhejiang Yuexiu Foreign Language College,Shaoxing 312000) Abstract:Because focused crawler system can promote the efficiency of search engine and regular expression could used to get quick and efficient search.In this paper,regular expression used in web page index was analyzed for providing useful help for researcher in vertical search engine. Key words:regular expressions;focuses crawler;information retrieval 页面内容提取、分词、自然语言处理是聚焦爬虫的主要工作。在内容提取中采用正则表达可以明显提高效能，已在许多搜索程序中广泛应用。以下列举几个常用的正则表达，并分析其在聚焦爬虫中的应用方法，以供同行参考。 1正则表达式与文档内容提取 正则表达式是一种编程语言中使用的特殊代码模 式，可用其验证、查找、替换与划分文本内容。聚焦爬虫往往通过对主题网页的学习提取主题特征的正则表达式，以指导爬虫过滤与主题不相符的网页文本[4]。正则表达式基本技巧如下： （1）匹配多个字符之一。如匹配拼写错误的fac - tory ，可用:f [ae]ct [ou]ry ； （2）匹配文本行开始与结束。如以c 开始，a 结束，可用:^a.*b$； （3）匹配单词。如找dog ，可用:\bdog\b ； （4）Unicode 字母。如匹配中文，可用:[\u3400- \u4DB5\u4E00-\u9fa5]； （5）分组和捕获。如匹配年月日相同的日期，可用:\b\d\d (\d\d)-\1-\1\b ，其中1表示捕获分组1，即 (\d\d)中的内容，捕获分组可以表示临时存取的区域， 用于引用和替换； （6）重复匹配。完整HTML 文件可用： .*?
.*?用于查找文本的正则表达式 通过使用正则表达式，可以在 Microsoft Expression Web 中执行繁复的查找和替换操作。如果您不知道所要查找的确切文本或代码，或者要查找文本或代码字符串的多个匹配项，则可以使用正表达式。 正则表达式是一种文本模式，它可以描述所要查找的文本的一种或多种变体。正则表达式由特定字符（如字母“a”到“z”）和描述文本模式的特殊字符（如星号“*”）组成。例如，要在网站中查找“page”的所有变体，可以搜索“page*”。这样，Expression Web 将在网站中查找“page”、“pages”、“pager”以及以“page”开头的所有其他单词。 在搜索中使用正则表达式时，特定的规则将控制哪些字符组合将执行特定的匹配操作。每种正则表达式（或正则表达式的组合）都称为“语法”。可以在一个语法中使用多个正则表达式以精确匹配要搜索的目标。 若要使用正则表达式，请参阅查找和替换文本和代码。 正则表达式语法 语 法表达式说明 .任何单个字符，用作换行符 (\n) 以外的任何单个打印或非打印字符的通配符。 例如，正则表达式 c.t 可匹配 cat、c t、cot 等字符串，但不能匹配 cost。在 本例中，句号 (.) 是一个代表单个字符的通配符。它出现在字母“c”和“t”之 间，因此字符“c”和“t”之间的任何单个字符都与表达式匹配 - 即使是空格也 一样。 *零或更多，用于匹配在此表达式之前出现零次或更多次的某个字符，可与尽可能多的字符相匹配。 正则表达式 .* 用于匹配某个出现零次或更多次的字符。 例如，正则表达式 b.*k 可匹配 book、back、black、blank 和 buck。在本例中，将句号 (.) 和星号 (*) 组合成一个语法。句号 (.) 紧挨在星号 (*) 表达式之 前。星号 (*) 可匹配“b”和“k”之间任意出现零次或更多次的字符。句号 (.) 用作“b”和“k”之间字符的通配符。在本例中，它表示“b”和“k”之间的任意 字符都可以反复出现。 +一或更多，用于匹配在此表达式之前出现一次或更多次的某个字符，可与尽可能多的字符相匹配。 正则表达式 .+ 用于匹配某个出现一次或更多次的字符。 例如，正则表达式 bo+. 可匹配 bob、book 和 boot。在本例中，将句号 (.) 和 加号 (+) 组合成一个语法。句号 (.) 紧挨在加号 (+) 表达式之后。加号 (+) 可 与出现一次或更多次的字母“o”相匹配。句号 (.) 用作每个单词的最后一个字符 的通配符。在本例中，该字符为“b”、“k”和“t”。 @最小为零或更多，用于匹配在此表达式之前出现零次或更多次的某个字符，可与尽可能少的字符相匹配。 正则表达式 .@ 用于匹配某个出现零次或更多次的字符。 例如，正则表达式 a.@x 可匹配“abxbxb”中的“abx”和“acxcxc”中的
C# 中的常用正则表达式总结
这是我发了不少时间整理的 C#的正则表达式，新手朋友注意一定要手册一下哦，这样可以节省很多 写代码的时间，中国自学编程网为新手朋友整理发布。 只能输入数字："^[0-9]*$"。 只能输入 n 位的数字："^\d{n}$"。 只能输入至少 n 位的数字："^\d{n,}$"。 只能输入 m~n 位的数字：。"^\d{m,n}$" 只能输入零和非零开头的数字："^(0|[1-9][0-9]*)$"。 只能输入有两位小数的正实数："^[0-9]+(.[0-9]{2})?$"。 只能输入有 1~3 位小数的正实数："^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$"。 只能输入非零的正整数："^\+?[1-9][0-9]*$"。 只能输入非零的负整数："^\-[1-9][]0-9"*$。 只能输入长度为 3 的字符："^.{3}$"。 只能输入由 26 个英文字母组成的字符串："^[A-Za-z]+$"。 只能输入由 26 个大写英文字母组成的字符串："^[A-Z]+$"。 只能输入由 26 个小写英文字母组成的字符串："^[a-z]+$"。 只能输入由数字和 26 个英文字母组成的字符串："^[A-Za-z0-9]+$"。 只能输入由数字、26 个英文字母或者下划线组成的字符串："^\w+$"。 验证用户密码："^[a-zA-Z]\w{5,17}$"正确格式为：以字母开头，长度在 6~18 之间，只能包含 字符、数字和下划线。 验证是否含有^%&’,;=?$\"等字符："[^%&’,;=?$\x22]+"。
只能输入汉字："^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$" 验证 Email 地址："^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$"。 验证 InternetURL："^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$"。 验证电话号码："^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$"正确格式为："XXX-XXXXXXX"、"XXXXXXXXXXXX"、"XXX-XXXXXXX"、"XXX-XXXXXXXX"、"XXXXXXX"和"XXXXXXXX"。 验证身份证号(15 位或 18 位数字)："^\d{15}|\d{18}$"。 验证一年的 12 个月："^(0?[1-9]|1[0-2])$"正确格式为："01"～"09"和"1"～"12"。 验证一个月的 31 天："^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$"正确格式为;"01"～"09"和"1"～ "31"。 利用正则表达式限制网页表单里的文本框输入内容： 利用正则表达式限制网页表单里的文本框输入内容： 制网页表单里的文本框输入内容 用正则表达式限制只能输入中文： onkeyup="value=value.replace(/[^\u4E00-\u9FA5]/g,’’)" onbeforepaste="cliPBoardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/ [^\u4E00-\u9FA5]/g,’’))" 用正则表达式限制只能输入全角字符： onkeyup="value=value.replace(/[^\uFF00-\uFFFF]/g,’’)" onbeforepaste="clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/ [^\uFF00-\uFFFF]/g,’’))" 用正则表达式限制只能输入数字：onkeyup="value=value.replace(/[^\d]/g,’’) "onbeforepaste="clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace( /[^\d]/g,’’))" 用正则表达式限制只能输入数字和英文：onkeyup="value=value.replace(/[\W]/g,’’) "onbeforepaste="clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace( /[^\d]/g,’’))" 得用正则表达式从 URL 地址中提取文件名的 JavaScript 程序，如下结果为 page1
QRegExp正则表达式 2010-03-20 17:00 "^\d+$" //非负整数（正整数 + 0） "^[0-9]*[1-9][0-9]*$" //正整数 "^((-\d+)|(0+))$" //非正整数（负整数 + 0） "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$" //负整数 "^-?\d+$" //整数 "^\d+(\.\d+)?$" //非负浮点数（正浮点数 + 0） "^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$" //正浮点数 "^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$" //非正浮点数（负浮点数 + 0） "^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0- 9]*[1-9][0-9]*)))$" //负浮点数 "^(-?\d+)(\.\d+)?$" //浮点数 "^[A-Za-z]+$" //由26个英文字母组成的字符串 "^[A-Z]+$" //由26个英文字母的大写组成的字符串 "^[a-z]+$" //由26个英文字母的小写组成的字符串 "^[A-Za-z0-9]+$" //由数字和26个英文字母组成的字符串 "^\w+$" //由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串 "^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$" //email地址 "^[a-zA-z]+://(\w+(-\w+)*)(\.(\w+(-\w+)*))*(\?\S*)?$" //url "^(d{2}|d{4})-((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))-(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))$" // 年-月-日 "^((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))/(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))/(d{2}|d{4})$" // 月/日/年 "^([w-.]+)@(([[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.)|(([w-]+.)+))([a-zA-Z]{2,4}|[0-9]{1,3})(]?)$" //Email "(d+-)?(d{4}-?d{7}|d{3}-?d{8}|^d{7,8})(-d+)?" //电话号码 "^(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0- 5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5])$" //IP地址 ^([0-9A-F]{2})(-[0-9A-F]{2}){5}$ //MAC地址的正则表达式 ^[-+]?\d+(\.\d+)?$ //值类型正则表达式 QRegExp是Qt的正则表达式类. Qt中有两个不同类的正则表达式. 第一类为元字符.它表示一个或多个常量表达式. 令一类为转义字符,它代表一个特殊字符. 一.元字符 . 匹配任意单个字符.例如, 1.3 可能是1. 后面跟任意字符,再跟3