匹配算法論文范文

前言：我們精心挑選了數(shù)篇優(yōu)質(zhì)匹配算法論文文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發(fā)，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

【關(guān)鍵詞】深度挖掘匹配算法 畢業(yè)論文管理 應(yīng)用

在畢業(yè)論文管理工作不斷加強的情況下，注重管理模式的更新和合理選用，提高匹配算法的針對性，才能真正提高高校教務(wù)管理水平。因此，對深度挖掘匹配算法在畢業(yè)論文管理中的應(yīng)用有比較全面的了解，才能為高校教務(wù)管理工作提供可靠參考依據(jù)。

1 深度挖掘匹配算法的相關(guān)分析

根據(jù)深度挖掘匹配算法在畢業(yè)論文管理中的應(yīng)用情況進行全面分析來看，其主要包括如下兩個方面：

1.1 志愿自動匹配算法的相關(guān)分析

對學(xué)生和課題的選擇關(guān)系進行合理分析可知，兩者的最優(yōu)、最大匹配，最好是根據(jù)學(xué)生的實際情況量身定做，才能真正實現(xiàn)課題與學(xué)生的最完美匹配。因此，教師提出相關(guān)題目時，需要對學(xué)生的情況、特性和要求等進行全面分析，才能在學(xué)生對課題的特性、關(guān)聯(lián)性等有一定了解的情況下，提高課題與學(xué)生的匹配概率，最終讓學(xué)生選定最合適的課題。在實踐過程中，志愿自動匹配算法的合理運用，需要根據(jù)畢業(yè)論文的管理流程，從教師出題開始。一般情況下，教師應(yīng)該先提出大題讓學(xué)生自由選擇，在匹配學(xué)生確定好以后將大題分成幾個小題，從而將每個小題分配給合適的學(xué)生。在這種情況下，教師設(shè)定的課題需要從修讀課程達到的分數(shù)、難度、所屬類別等多個方面確定，并從教務(wù)管理系統(tǒng)中獲取學(xué)生的成績和選題積分點等，才能根據(jù)分數(shù)線來判定學(xué)生是否符合相關(guān)選題。其中，選題的難度在簡單、一般、難、很難和非常難幾個等級，對應(yīng)的成績是及格、良好、優(yōu)秀、極好。在實際進行選題時，學(xué)生可以根據(jù)自己的情況選擇三個題目作為志愿，以在系統(tǒng)完成匹配后，自定將題目下發(fā)給學(xué)生。在實踐過程中，初始化志愿顯示的是學(xué)生的第一志愿，在經(jīng)過while、if、else、break、continue等流程后，系統(tǒng)會將題目和學(xué)生進行適當分類，以確保題目與學(xué)生的匹配最合理、最科學(xué)。由此可見，志愿自動匹配算法是優(yōu)先對具有課題相關(guān)能力的學(xué)生進行匹配的，在學(xué)生人數(shù)低于匹配數(shù)量的情況下，可繼續(xù)為積分點高、能力稍差的學(xué)生進行匹配，對于確保課程成績與積分點的完美結(jié)合有著極大影響。

1.2 調(diào)劑學(xué)生算法的相關(guān)分析

在經(jīng)過上述算法進行匹配后，根據(jù)學(xué)生的實際情況進行深層挖掘，可以實現(xiàn)課題與剩余學(xué)生的完美調(diào)劑。因此，對上述階段中匹配失敗的學(xué)生志愿所選的教師、課題類別、難度等因素進行深度挖掘，并將搜索結(jié)果作為匹配課題的依據(jù)，才能在縮小搜索范圍的情況下，找到與剩余學(xué)生最合適的課題。如果出現(xiàn)相近課題較多的情況，則需要有學(xué)生、工作人員共同協(xié)商，以確定最終和最適合學(xué)生的課堂。在實踐應(yīng)用中，調(diào)劑學(xué)生算法的運用需要對需要調(diào)劑的學(xué)生進行合理分析，并通過if、else、return、while、continue、else等多個流程，才能真正匹配出最適合學(xué)生的課題。

2 深度挖掘匹配算法在畢業(yè)論文管理中的實際應(yīng)用

根據(jù)深度挖掘匹配算法的實際應(yīng)用來看，在畢業(yè)論文管理中學(xué)生可以了解到最適合自己的課題信息，教師可以根據(jù)學(xué)生的積分點和成績等確定課題，從而避免選擇某一課題的學(xué)生過多或過少的情況出現(xiàn)，對于提高第一志愿自動匹配成功率有著極大作用。因此，在實際應(yīng)用中，注重教師、課題類別、難度的合理設(shè)定，確保它們的排序科學(xué)，將課堂與學(xué)生的匹配關(guān)系看作是二分圖，并且，每個學(xué)生可以選擇的課題有三個，系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的實際情況進行自動匹配，最終深度挖掘與學(xué)生志愿匹配的課題。例如：志愿自動匹配和調(diào)劑學(xué)生的總數(shù)都為102人，通過深度挖掘匹配算法匹配成功的人數(shù)分別為72人和90人，成功率達到了70%、88%。在不使用任何算法進行匹配的情況下，兩者的成功率是52%左右。由此可見，在畢業(yè)論文管理系統(tǒng)中，深度挖掘匹配算法在科學(xué)應(yīng)用，可以為教務(wù)管理工作提供可靠參考依據(jù)，對于提高畢業(yè)論文管理工作人員的工作效率有著重要影響。

3 結(jié)語

綜上所述，在深度挖掘匹配算法不斷推廣的情況下，其在畢業(yè)論文管理中的實際應(yīng)用受到了很多教務(wù)管理工作人員的青睞。因此，充分發(fā)揮深度挖掘匹配算法的作用，提高深度挖掘匹配算法在畢業(yè)論文管理中的應(yīng)用效果，才能更好的滿足學(xué)生的選題需求。

參考文獻

[1]馮麗慧，馮立智.數(shù)據(jù)挖掘在畢業(yè)論文成績管理中的應(yīng)用研究[J].電腦知識與技術(shù)，2012，30：7150-7153.

[2]徐章韜.用信息技術(shù)深度挖掘課程內(nèi)容――以數(shù)學(xué)學(xué)科為例[J].教育發(fā)展研究，2015，12：29-33.

[3]連伊娜.深度挖掘高校檔案文化內(nèi)涵，更好為教育事業(yè)發(fā)展服務(wù)[J].黑龍江史志，2013，11：104-105.

作者簡介

劉冰潔（1983-），女，江西省南昌市人。工程碩士學(xué)位。現(xiàn)為江西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授。研究方向為大數(shù)據(jù)、系統(tǒng)集成、智能化技術(shù)。

第2篇

【關(guān)鍵詞】藏文分詞 匹配算法 哈希表 詞典機制

1 引言

藏文信息處理存在著分詞的問題，而藏文分詞是對藏文詞性標注、藏語音合成、機器翻譯、大型語料庫建設(shè)和信息檢索等藏文信息處理的基礎(chǔ)。藏文分詞的效果會對進一步研究的藏文詞性標注、藏語音合成、機器翻譯、大型語料庫建設(shè)和信息檢索等藏文信息處理軟件的性能和效果產(chǎn)生影響。

為了提高分詞的準確率，需要有一個足夠大的詞庫，面對足夠大的詞庫，對詞庫中的詞語的搜索技術(shù)就顯得十分重要，對詞庫中詞語的搜索速度直接關(guān)系到分詞系統(tǒng)的性能。詞庫目前主要是采用索引的機制來實現(xiàn)的，一般用到的索引結(jié)構(gòu)的包括線性索引、倒排表、Trie樹、二叉樹等。線性索引、倒排表都是靜態(tài)的索引結(jié)構(gòu)，不利于插入、刪除等操作。

2 分詞

2.1 詞典機制算法

本系統(tǒng)采用的是基于Hash索引的分詞詞典。分詞詞典機制可以看作包含三個部分：首字Hash表、詞索引表、詞典正文。詞典正文是以詞為單位txt文件，匹配過程是一個全詞匹配的過程。首先，通過首字Hash表確定該詞在詞典中的大概位置，然后根據(jù)詞索引表進行定位，進而找到在詞典正文中的具置。該系統(tǒng)是采用Myeclipse10平臺，使用Java語言進行實現(xiàn)的，直接調(diào)用Java里的hashmap創(chuàng)建函數(shù)，找到該詞之后，然后進行字符串匹配。

2.2 基于匹配算法分詞

主流的分詞方法有三種：分別為基于語言學(xué)規(guī)則的方法、基于大規(guī)模語料庫的機器學(xué)習(xí)方法、基于規(guī)則與統(tǒng)計相結(jié)合的方法，鑒于目前藏文方面還沒有超大型的句子語料庫。該系統(tǒng)便采用了基于語言學(xué)規(guī)則的根據(jù)詞典進行匹配的方法對藏文進行分詞。

根據(jù)匹配的方向不同，分為正向和逆向兩種匹配算法。本系統(tǒng)采用的是正逆向匹配算法相結(jié)合的減字匹配法對藏文進行分詞的，因為藏文在每個字的結(jié)束時，都會以“”作為分界；每個句子會以“”或者“” 作為分界。因此，對藏文進行分詞的減字算法首先以藏文的字符“”或者“”切分出句子，如此一來，原文就被分為相應(yīng)的若干個句子了。接下來，再對每一個句子進行詞典的匹配，如果沒有匹配成功就根據(jù)藏文字符中“”從句末尾減去一個字符，然后再次進行匹配，直到匹配成功為止。對每個句子重復(fù)這些流程，直到每個句子全部分解為詞為止。逆向最大匹配是從句子的末尾選擇計算最大詞的長度，從后往前匹配、切分，其基本原理是和正向最大匹配的原理是相同的。

為了提高切分的精度，該系統(tǒng)使用的是正向最大匹配和逆向最大匹配相結(jié)合的方法進行分詞，先分別采用兩種方法分詞，然后根據(jù)概率比較兩種分詞結(jié)果，選擇概率較大的那種匹配算法作為分詞結(jié)果。

本系統(tǒng)的逆向最大匹配和正向最大匹配均是采用減字匹配算法，減字算法實現(xiàn)簡單，切分效果也比較理想，流程如圖1所示。

正向最大匹配（MM） 對于文本中的字串 ABCD，ABCD？W，若ABC∈W，并且AB∈W，然后再判別CD是否屬于W，若是，則就切分為AB/CD，如果不是，則切分為AB/C/D。其中W 為分詞的詞典。逆向最大匹配對于文本中的字串 ABCD，ABCD？W，BCD？W，CD∈W，并且AB∈W，其中W為分詞的詞典，那么就取切分 AB/CD，根據(jù)藏文詞組最長的為6個字符組成的，所以進行匹配算法的時候，初始化藏文最大字符串長度為6，流程圖如圖2所示。而逆向最大匹配算法是從句子的末尾開始進行匹配，其核心算法與正向最大匹配算法相同，只不過開始匹配的方向不同而已。

無論是正向匹配（MM）算法還是逆向匹配（RMM）算法都會產(chǎn)生大量的歧義字段。我們很容易舉出這樣的例子，如：（五十六個民族心連心）這一句藏語，采用正向匹配算法分詞的結(jié)果為：，采用逆向匹配算法的分詞結(jié)果為：，在采用逆向匹配的時候，將會被劃分為，而（五十六）實際是一個詞，不該劃分，諸如此類的藏文句子還有很多，例如 等，無論使用正向最大匹配算法或者使用逆向最大匹配算法都會產(chǎn)生歧義，這種歧義稱為組合歧義。為了減少這種歧義的影響，本系統(tǒng)使用兩種分詞方法相結(jié)合的方式。首先分別使用兩種算法進行分詞，然后通過統(tǒng)計的方法消除部分歧義。具體實現(xiàn)為：設(shè)正向最大匹配算法所切分的n個詞分別為，則這個句子切分的頻率則為；設(shè)逆向最大匹配算法所切分的n個詞分別為，則這個句子切分的頻率則為。如果，則選擇正向最大匹配算法所切分的結(jié)果，反之，則選擇逆向最大匹配算法所切分的結(jié)果。

3 結(jié)果和分析

結(jié)合26個大小不同的實驗文本，對基于哈希表索引和匹配算法的分詞系統(tǒng)的準確率進行了分析，準確率如圖3所示。結(jié)果顯示，該分詞系統(tǒng)的準確率在92%以上。由此可得基于哈希表索引和匹配算法的分詞系統(tǒng)在準確率上有不錯的效果。

參考文獻

[1]華卻才讓.基于樹到串藏語機器翻譯若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D].陜西師范大學(xué)，2014.

[2]石方夏，邱瑞，張|，任帥.藏文信息隱藏技術(shù)綜述[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2014，12：28-32.

[3]王思力，張華平，王斌.雙數(shù)組Trie樹算法優(yōu)化及其應(yīng)用研究[J].中文信息學(xué)報，2006，05：24-30.

[4]陳碩，桂騰葉，周張穎等.信息檢索在論文寫作和項目申報中的應(yīng)用[J].科技展望，2015，13：274-275.

[5]黃昌寧，趙海.中文分詞十年回顧[J]. 中文信息學(xué)報，2007，03：8-19.

[6]奉國和，鄭偉.國內(nèi)中文自動分詞技術(shù)研究綜述[J].圖書情報工作，2011，02：41-45.

[7]賀艷艷.基于詞表結(jié)構(gòu)的中文分詞算法研究[D].中國地質(zhì)大學(xué)（北京），2007.

[8]戴上靜，石春，吳剛.中文分詞中的正向增字最大匹配算法研究[J].微型機與應(yīng)用，2014，17：15-18.

[9]劉遙峰，王志良，王傳經(jīng).中文分詞和詞性標注模型[J].計算機工程，2010，04：17-19.

作者簡介

陳碩（1995-），男，自治區(qū)拉薩市人。本科在讀，主研領(lǐng)域為自然語言處理，數(shù)學(xué)建模及其應(yīng)用。

周歡歡（1994-），女，湖南省衡陽市人。本科在讀，研究方向為數(shù)學(xué)建模及其應(yīng)用、交通運輸規(guī)劃與管理。

通訊作者簡介

趙棟材（1976-），男，現(xiàn)為大學(xué)藏文信息技術(shù)研究中心副教授。主要研究方向為藏文信息處理。

作者單位

第3篇

關(guān)鍵詞：Rete算法，智能防火墻，規(guī)則，快速，匹配

 

Rete算法是一個快速的模式匹配算法，它通過形成一個Rete網(wǎng)絡(luò)進行模式匹配，利用基于規(guī)則的系統(tǒng)的兩個特征，即時間冗余性（Temporalredundancy）和結(jié)構(gòu)相似性（structural similarity），提高系統(tǒng)模式匹配效率。

一、模式匹配的基本概念

1、可滿足規(guī)則：一個規(guī)則稱為可滿足的，若規(guī)則的每一模式均能在當前工作存儲器中找到可匹配的事實，且模式之間的同一變量能取得統(tǒng)一的約束值。形式化地說，規(guī)則

if P1,P2,…Pmthen A1,A2,…An

稱為可滿足的，若存在一個通代σ，使得對每一個模式Pi，在工作存儲器中有一個元素Wi滿足

Piσ=Wii=1,2,3 …m

這里，σ作用在某個模式的結(jié)果稱為模式實例，σ作用在整個規(guī)則的結(jié)果稱為規(guī)則實例。在專家系統(tǒng)中，可滿足的規(guī)則稱為標志規(guī)則。

2、沖突集：由全體規(guī)則實例構(gòu)成的集合稱為沖突集，也稱上程表。免費論文參考網(wǎng)。

3、模式匹配算法的任務(wù)是：給定規(guī)則庫，根據(jù)工作存儲器的當前狀態(tài)，通過與規(guī)則模式的匹配，把可滿足規(guī)則送入沖突集，把不可滿足的規(guī)則從沖突集中刪去。

二、Rete算法的依據(jù)和基本思想

Rete算法快速匹配的重要依據(jù)是：

1、時間冗余性。免費論文參考網(wǎng)。工作存儲器中的內(nèi)容在推理過程中的變化是緩慢的，即在每個執(zhí)行周期中，增刪的事實只占很小的比例，因此，受工作存儲器變化而影響的規(guī)則也只占很小的比例。由產(chǎn)生式系統(tǒng)的折射性，只要在每個執(zhí)行周期中記住哪些事實是已經(jīng)匹配的，需要考慮的就僅僅是修改的事實對匹配過程的影響。

2、結(jié)構(gòu)相似性。許多規(guī)則常常包含類似的模式和模式組。

Rete算法的基本思想是：保存過去匹配過程中留下的全部信息，以空間代價來換取產(chǎn)生式系統(tǒng)的執(zhí)行效率。

三、Rete匹配網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與過程

Rete算法的核心是建立Rete匹配網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其由模式網(wǎng)絡(luò)和連接網(wǎng)絡(luò)兩部分構(gòu)成。其中，模式網(wǎng)絡(luò)記錄每一模式各域的測試條件，每一測試條件對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)的一個域結(jié)點，每一模式的所有域結(jié)點依次連起來，構(gòu)成模式網(wǎng)絡(luò)的一條匹配鏈。

Rete網(wǎng)絡(luò)匹配過程由模式網(wǎng)絡(luò)上的模式匹配和連接網(wǎng)絡(luò)上的部分匹配構(gòu)成。在模式網(wǎng)絡(luò)的機器內(nèi)部表示中，我們把共享一個父結(jié)點的所有結(jié)點表示成一條共享鏈。同時，把每一模式匹配鏈中的結(jié)點表示成一條下拉鏈，于是，每一結(jié)點由共享鏈和下拉鏈指向其后繼結(jié)點，模式網(wǎng)絡(luò)就是一棵可以使用典型遍歷算法進行測試的二叉樹。

四、智能防火墻Rete算法設(shè)計

Rete快速匹配算法，函數(shù)Rete設(shè)計為:取IP地址、端口號各部分折疊、異或運算后，以Rete長度取模。免費論文參考網(wǎng)。算法如下(無關(guān)或部分無關(guān)稱為集合A，相關(guān)、包含相等和相等的稱為集合B):

1、Addr=sa+da sa:源地址 da:目的地址

2、Port=sp+dp sp:源端口號 dp:目的端口號

int Rete(long addr, int port)

{int addrxor,key；\地址折疊異或

addrxor=(addr&～(～0﹤﹤16))∧((addr﹥﹥16)&～(～0﹤﹤16))；

key=addrxor∧port； \與端口異或

return(key % max)； }\max為Rete表長度

防火墻初始化時，首先從規(guī)則集A用該散列函數(shù)構(gòu)造Rete表R為

Void Initialization(RULE-SET A){

FOR(r∈A)DO{ \r為每條規(guī)則

idx=Rete(r.addr,r.port)；

R[idx]=&r； \R代表規(guī)則集合A

}}

因為Rete表的長度有限，但是如果設(shè)計太大會浪費存儲空間，也降低了查找速度，所以免不了會出現(xiàn)沖突。解決沖突的方法是:如果兩條規(guī)則經(jīng)過散列后落到同一位置，則把這兩條規(guī)則按照插入順序組成一個鏈表結(jié)構(gòu)。主要算法如下:

if(R[Rete(r.addr,r.port)]=NULL)\R為Rete表,r為規(guī)則

R[Rete(r.addr,r.port)]=&r；\沒有沖突，則插入Rete表

Else{J=R[Rete(r.addr,r.port)]；\沖突解決方法

while (j->next!=NULL) {j=j->next；} \插入鏈表末尾

j->next=&r;}

數(shù)據(jù)包匹配流程：當防火墻收到一個數(shù)據(jù)包以后，用算法Match查找規(guī)則集(A和B)。

Match(IP-Packet p) { \p為數(shù)據(jù)包

Int idx=Rete(p.addr,p.port) ； \首先用Rete算法查找A類規(guī)則

IF (R[idx].addr≧p.addr&& R[idx].port=p.port) \找到匹配規(guī)則

return R[idx] ；

Else {int idex I =halfquery(p.addr) ； \利用折半查找索引表

J=L[indexl] ； \L代表規(guī)則集合B

While(j!=NULL){\順序匹配找到的規(guī)則鏈

IF (Matchrule(p)) return j； \ Matchrule為規(guī)則匹配函數(shù)

Else j=j->next；

}}

Return(Norulematch)；

}

參考文獻：

[1] 閆麗萍，潘正運. RETE算法的改進與實現(xiàn).微計算機信息，2006 (36）

[2] 龐偉正，金瑞琪，王成武. 一種規(guī)則引擎的實現(xiàn)方法.哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報，2005(03)

[3] 江建國，張景中. 基于Rete算法的幾何自動推理系統(tǒng). 四川大學(xué)學(xué)報（工程科學(xué)版）， 2006(03)