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成果簡介：此項目為利用自然語言和語義網技術實現基于 Web 的有關廣聯達公司產品服務的自動問答系統。在傳統基于搜索引擎的問答系統基礎上，通 過對問題和答案的進行語義依存分析并結合領域本體模型提供較為準確的 自動問答功能，在實際應用中取得良好的效果。 項目來源：自行開發 技術領域：軟件 應用范圍：領域內自動 Web 問答，尤其適合一些售后服務系統

中通服咨詢設計研究院有限公司總部位于博愛之都南京，始建于1963年，系致力于通信、建筑、信息化及節能環保等領域的咨詢、設計、研究與實施的國家級重點高新技術企業，綜合實力持續位居全國同行業前列。        作為中國通信服務公司戰略核心單元，國家住房和城鄉建設部、國家工業和信息化部等政府部門國家標準和行業標準制定單位之一，公司也是通信運營商集團總部主要技術支撐單位。以“成為國內一流、國際有影響力的通信、建筑、信息化以及節能環保行業技術服務提供商”為愿景，秉承“滿足客戶需求、創造客戶商機、超越客戶期望、成就客戶事業”的經營理念，多年來潛心傳承智慧網絡，創意與靈感構建無窮想象。        定位于“新一代綜合智慧服務商”，以中國通服智慧城市工程院為載體，完成一批在國內有影響力的智慧城市項目，智慧城市總承包建設能力處于國內領先地位。

功率：36W效率因數：＞0.95波動深度：＜0.5%色溫：4000K&5000K顯色指數：＞92???R9＞50色容差：＜3統一防眩指數：＜15頻閃：無頻閃藍光危害：無危害光生物安全：RG0材質：塑料+鋁型材安裝方式：支持嵌入式安裝/吸頂安裝/吊繩安裝/吊桿安裝調光方式：無調光/可控硅/0-10V/Dali調光可定制光譜（全光譜+紅外光譜）

Web挖掘技術屬于信息科學領域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域，并需要使用概率統計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數據模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結構模型、基于投影尋蹤的中文網頁分類算法和基于Markov網絡的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結果表明這些方法均表現出了較好的性能，接近甚至優于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優。另外，課題組在北大天網測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優異的成績。

一種Web挖掘系統的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數字計算機，所述的數字計算機與網絡聯接；所述的存儲器存儲有真實數據庫和基礎知識庫，以及啟發型協調器和維護型協調器；其通過特征抽取及特征變換，Web內容挖掘過程，模型質量評價，信息呈現及信息導航，雙庫協同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面：其可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等?！繇椖康膽梅秶敖洕б娣治?在該系統中采用了一類創新性的用于復雜類型數據挖掘的結構模型——發現特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統包含了 Web文本挖掘、客戶訪問模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類和Web文本聚類等方面，采用了我們提出的新算法。國際著名無形資產評估機構“香港國際無形資產評估事務所”品過此專利無形資產價值72萬美元。   基于內在機理的知識發現理論KDTIM是我們獨立提出的原創性理論，基于該理論我們設計 該 并實現了具 有自主知識產權的大型軟件系統——集成化組合構件式知識發現軟件系統 ICCKDSS，而 Web挖掘系統是其 三個核心 部分之一。該系統具有通用性強、性能良好、使用方便、人機界面友好等特點，可以在不同的網絡平臺上進行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統的構造方法（已獲國家發明專利授權，申請號：03104960.5），是在現有的Web挖掘技術的基礎上融入知識發現內在機理之一：雙庫協同機制，即構建數據庫（文本庫、日志庫與結構信息庫）與基礎知識庫的內在聯系“通道”,使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識通過此機制可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面，通過雙庫協同機制可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。從而用基礎知識庫去制約與驅動 Web挖掘系統的整個挖掘流程，改變Web挖掘系統固有的運行機制，在結構與功能上形成了相對于 Web挖掘系統而言的一個開放的、優化的擴體。總體上講，將Web挖掘視為一個開放系統，在Web挖掘進程與基礎知識庫的廣泛聯系中，改進與優化了Web挖掘的結構、過程與運行機制。 本系統已成功地應用到現代遠程教育網信息挖掘中，得到用戶好評并通過國家軟件評測中心的鑒定測評。它還可以廣泛地應用到智能決策（預測）支持系統、 CRM系統、ERP系統、門戶網站、電子商務和電子政務等領域中。該系統具有很大的應用推廣價值和廣闊的市場前景。

一種Web挖掘系統的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數字計算機，所述的數字計算機與網絡聯接；所述的存儲器存儲有真實數據庫和基礎知識庫，以及啟發型協調器和維護型協調器；其通過特征抽取及特征變換，Web內容挖掘過程，模型質量評價，信息呈現及信息導航，雙庫協同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面：其可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。

本發明公布了一種基于最優模型的WEB輿情趨勢預測方法。該方法的基本思想就是首先對歷史輿情事件進行分類獲取輿情的幾大類別，然后對分類獲得的各個類別中事件的時間序列圖進行聚類獲取小類，通過保證均方誤差和最小的方式求取各個小類的最優模型從而獲取各個大類的最優模型集。

該項目是國家水庫洪水調度決策支持系統的升級版，采用 J2EE/Orancle 9i/Server 2000 平臺進行軟件開發，利用 EJB 構建系統模型和組件，運行于 WEB 環境。主要包括實時遙測數據處理、洪水預報、洪水調度、發電計劃制定、信息查詢、數據庫管理等功能模塊。該軟件采用國家防辦標準數據庫進行開發，同時又針對網絡環境，獨自設計了數據冗余少的多用戶、多方案數據庫表結構，能夠支持多用戶、多方案的洪水預報、洪水調度模擬，極大提高了防汛會商靈活性和專家參與的廣泛性，易于用于遠程防汛會商。此外，該軟件庫群調度模塊，支持庫群系統的聯動方案生成，簡化了流域洪水調度模擬過程，特別便于用于地區、省級防汛調度系統集成管理。