简介：通过扩充情感词典词基数,新建中立词词典,引入网络流行词等方式丰富情感词典,提高分词后情感词匹配的准确性;以某评价类网站网民评论作为原始数据进行分词,提取相应的正向情感分数,负向情感分数,中立情感词个数,评论情感总分值等特征,通过对连续数据的规约提炼离散属性,按照信息增益最大原则生成决策树进行评论的情感分类,去除小概率节点后进行两次实验,对好评的识别率达到90%,对差评的识别率达到92%。对中评的识别率达到75%。

简介：从传统行业到新兴的IT业，最近几年一直都在谈服务的概念，甚至在一些本来以卖产品为主导的行业中，服务也被当作一块可以提升产品价值的有效良方，在这样的大环境下，作为互联网远程教育行业，服务的呼声也日益高涨，作为非学历网络教育龙头的新东方教育在线，则把向深度服务转型规划进了2005年的主要战略任务中。

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简介：经常使用Foxmail和Outlook的朋友．在设置邮件接收时总要确定各种邮件协议．下面就来看看这些协议的含义。

简介：轰动整个华人世界一时的娱乐节目“超级女声”终于落下了帷幕。

简介：人才资源规划是实现高等院校人才资源优化配置的重要手段。建立了高等院校人才资源预测和规划的数学模型,以此为基础,对高等院校人才资源规划决策支持系统进行结构和功能设计。

简介：针对决策矩阵具有不确定区间数信息的多属性决策问题,该文提出了一个新方法。首先,分别将确定性属性值与区间数属性值规范化;然后,针对已规范化的区间数属性值,通过计算各属性值与正理想属性值的灰色关联度距离,进而把复杂区间数决策矩阵转化为确定型的决策矩阵;其次,基于得到的确定型的决策矩阵求解属性的权重;最后,根据加权平均法求出个方案的综合评价值,进而对方案排序。最后,例举了一个案例来说明提出的方法。

简介：企业数据的与日剧增,如何有效的整合企业数据,如何实现准确并且高效的分析,是数据仓库在企业管理应用中面临的重要问题。本文基于联机在线分析(On-LineAnalyticalProcessing,OLAP)技术,该技术是基于数据立方体,从不同维度对企业的数据进行分析,企业管理人员可以全面的了解企业数据信息,从而提高企业的决策管理效率。

简介：该文在描述决策树分类算法的基础上,叙述了决策树分类算法用于网络入侵检测领域,给出了决策树分类模型的构造过程,并说明了应用基于决策树模型检测入侵的过程。最后用KDDCUP99数据进行实验,验证了用本文描述的方法检测入侵行为的有效性。

简介：在诺基亚芬兰总部，员工可以从多台电视屏幕上看到，有多少人正在使用这家芬兰公司最新提供的移动电话服务。到2012年，诺基亚希望使用其服务（如音乐和地图）的用户达到3亿，但目前为止仅为5390万用户。

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简介：随着国民经济和社会信息建设地不断深入，越来越多的企业积极投身IT系统的部署和实施当中，以此来发展自身业务。应对日益激烈的市场竞争，信息技术已经成为推动企业业务创新的源动力。如何有效地进行IT管理，保证业务的不间断运营，进而更好地达到业务目标，已经成为企业面临的重大挑战。

简介：“星星点灯，照亮你的家门”，天津市河西区信息化的系统服务，照亮着各家各户的家门。发生在百姓身边的点滴似乎是芝麻绿可般的事情，在提倡发展服务型政府的今天，诸如废旧公厕指示牌拆除、饭馆改造噪声、垃圾桶无盖修补、地面污水油垢处理等随时都有可能发生。然而，能否快速有效地解决这些问题，体现了和谐社会建设中，政府心系百姓，为民办实事的决心和效率。

简介：美国加州理工学院网络电影研究小组今年5月25日宣称，他们正在研制超快的互联网崭新连接系统，其速度比目前的宽频连接快6000倍。如果利用此系统下载整部电影，可能只需数秒。

简介：现在服务也越来越得到用户和厂商的关注。服务已经成为影响销售的重要因素，作为一名买手，也必然对服务做深入地了解。随着扫描仪产品日趋同质化，服务才可以体现出品牌的差异性。服务已经超越了技术和设备，成为各厂商提供给客户的最直接，最具实用价值的产品。

简介：电子政务工程具有专业性强、技术、安全性要求高，运行维护周期长，费用支持大等特点，长期以来一直存在着”重建设、轻维护”的现象，常见的情况是，政府的信息部门整天疲于应付各类系统故障报修，而具有专业服务支持能力的公司却在“门外”站在用户的角度揣测新的政务建设规划，

简介：某大型企业各下属企业目前已基本上完成财务管理信息系统、计划统计信息系统、燃料管理信息系统等实施工作，同时业务数据已经大部分集成至基于该企业三层架构体系的数据交换平台。在此基础上建立决策支持系统迫在眉睫。针对基层电力企业运营框架，重点分析系统的功能模块设计，提出电力行业数据仓库的建设方法，对利润分析预测模块的实现进行详细的阐述。

简介：基于多类别肿瘤基因表达谱数据集，从研究肿瘤与正常组织的分类入手，对肿瘤分类特征基因选取问题进行分析和研究。将决策树算法应用到肿瘤基因表达谱分类研究中，尝试引入遗传算法，对决策树分类规则进行优化。试验结果表明，在样本有限的情况下，该方法比单个决策树具有更高的分类精度。

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