作者:Omar Alonso 会议:CIKM 2009 摘要: 截至目前(2009),通过提取文档中内嵌的时间信息来展现和聚类,这方面的工作并不多. 在这篇文章中,我们将提出一个“小插件”增添到现有的传统信息检索系统应用中,这个小附件能够探索多种时间信息. 使用时间实体提取技术,我们将展现时间表达如何被显示的生成以及如何被用于构建多粒度的时间线上.我们将讨论搜索结果的列表如何根据时间来聚类,并作为锚文本嵌入到时间线上,并且基于时间的文本聚类如何被利用来探索包含时间片段的搜索结果.同时,我们将描绘…

My friend she told me last week that FTK could not "see" keywords in a plain text files when doing index search. That's very interesting. I used to trust the search results of FTK, and I think there must be something wrong . I have to do a test…

"Clustering by fast search and find of density peaks"是今年6月份在<Science>期刊上发表的的一篇论文,论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法.经过几天的努力,终于用python实现了文中的算法,下面与大家分享一下自己对算法的理解及实现过程中遇到的问题和解决办法. 首先,该算法是基于这样的假设:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点有相对较大的距离.对于每一个数据点,要计算两个量:点的局部密度和…

20元现金领取地址:http://jdb.jiudingcapital.com/phone.html内部邀请码:C8E245J (不写邀请码,没有现金送) 国内私募机构九鼎控股打造,九鼎投资是在全国股份转让系统挂牌的公众公司,股票代码为430719,为“中国PE第一股”,市值超1000亿元. -------------------------------------------------------------------------------------------------------…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 这是一个比较新的聚类方法(文章中没看见作者对其取名,在这里我姑且称该方法为local density clustering,LDC),在聚类这个古老的主题上似乎最近一些年的突破不大,这篇文章算是很好的了,方法让人很有启发(醍醐灌顶),并且是发表在Science上,受到的关注自然非常大. 本文的核心亮点:1是用比较新颖的方法来确定聚类中心,2是采用距离的local density来进行聚类的划分.在这两点中…

My friend told me that she installed EnCase v8.05 on her workstation which OS version is Win 10. She conducted an index search but no any hits found in results. I told her not to jump to conclusions too soon. For caution's sake, I install EnCase v8 o…

Clustering by fast search and find of density peak. Alex Rodriguez, Alessandro Laio 是发表在Science上的一篇很好的阐述一种新聚类算法的paper,其自带代码 http://www.sciencemag.org/content/suppl/2014/06/25/344.6191.1492.DC1/1242072DataS1.zip 展示了该代码的实现过程和使用结果. 不过,该测试代码要求输入为一个格式特殊的三…

<Agglomerative clustering of a search engine query log> 论文作者:Doug Beeferman 本文将解读此篇论文,此论文利用搜索日志中的<query,url>类型点击日志,实现忽略目标url内容,基于搜索词条用户的点击数据,聚合相关搜索和连接的算法.(本解读文章个人辛苦之作,请勿随意转载 文章链接 https://www.cnblogs.com/jiaomaster/p/16271663.html) 背景 随着互联网规模的扩…

最近需要维护一个差不多十多年前开发的ASP.Net程序,遇到了各种奇奇怪怪的问题,把其中比较难查明的问题记录如下: 问题一: 同样的SQL查询在不同服务器上查询结果不同.在QA环境下,结果完全正常,而在本地,部分字段值为DBNull. 这是一个很诡异的问题,当时唯一发现的规律是,出现DBNull值的字段为Clob类型.ASP.Net连接数据库的方式为OleDb,链接字符串中“Provider=OraOLEDB.Oracle.1”. 首先换为OracleClient,查询结果正常,问题似乎出在Ol…

参考:http://www.52ml.net/16296.html 这个算法的优点就在于,它首先一步就能找到聚类中心,然后划分类别.而其他算法需要反复迭代才能找到中心聚类. 就是不知道代码该怎么写.......…