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    上新了!數之聯論文庫丨基于本體學習和多目標蟻群優化方法的氣象災害領域知識聚焦爬取
    來源:未知 作者:數之聯 發布時間: 2022-03-22 310次瀏覽
    數之聯算法工程師在SCI中科院二區期刊(Expert Systems With Applications)上合作發表了學術論文

    近日,數之聯首席算法官陳端兵和廣東外語外貿大學劉景發教授、南京信息工程大學東熠等人合作在SCI中科院二區期刊(Expert Systems With Applications)上合作發表題為《Applying ontology learning and multi-objective ant colony optimization method for focused crawling to meteorological disasters domain knowledge》的學術論文。劉景發教授為論文第一作者,陳端兵和東熠為論文通信作者。


    Expert Systems With Applications 屬于Elsevier Science旗下的國際頂級學術期刊,期刊影響因子:6.594。


    論文鏈接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S095741742200210X

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    氣象災害占各種自然災害的70%以上,對人民的生命財產安全有著巨大的影響。例如,2016年,中國天津遭受“7?20”暴雨災害,受災人數超過14萬人,直接經濟損失超過2.5億元。2019年4月,巴基斯坦暴雨引發洪水,造成至少49人死亡,176人受傷。為了應對氣象災害的影響,除了災害發生時應急和災后重建,有效預警和預防措施也是必不可少的。

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    因此,獲取氣象災害的預警、預防措施和應急響應信息至關重要。由于互聯網具有巨大的數據資源,已成為獲取大量氣象災害信息的重要渠道。目前,互聯網上的網頁規模龐大且不斷增長,而氣象災害相關網頁信息稀疏,傳統的搜索引擎(如谷歌、百度)和網絡爬蟲(如Scrapy、Pyspider)在信息檢索的準確率方面面臨著巨大的挑戰。與這些方法不同的是,聚焦爬蟲能基于互聯網上網頁的價值來過濾網頁。對于用戶的特定搜索主題,聚焦爬蟲返回的結果更精簡、更準確。聚焦爬蟲的發展呈現出日益增長的趨勢。

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    目前,基于語義分析的聚焦爬蟲是信息檢索領域的研究熱點。

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    領域本體一般用于構建聚焦爬蟲的主題模型。為了克服人工構建本體過程中構建者知識儲備和主觀意識的局限性,該論文結合潛在Dirichlet分配和Apriori算法的領域本體半自動構建方法,提出了一種基于本體學習爬蟲技術。

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    在評價超鏈接與特定主題的相關性時,通常是采用綜合考慮網頁文本和鏈接結構的聯合評價方法。但傳統的加權算法難以合理界定這些評價指標的最優權重。針對這一問題,該論文提出了一種基于多目標的鏈路評價優化模型,并提出了一種基于多目標的蟻群優化算法(MOACO)。在該算法中,將最近鄰候選解(NFCS)方法與快速非支配排序方法相結合,選擇一組pareto最優超鏈接,并能指導爬蟲的搜索方向。

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    該論文還基于臺風災害和暴雨災害領域知識進行了聚焦爬行實驗,結果表明,文中所提出的聚焦爬蟲具有檢索主題相關網頁的能力。


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