日下午3点40分出生的女孩，五行缺什么？起什么名字好？名字最好带金！父亲姓刘，谢谢啦！_百度知道
日下午3点40分出生的女孩，五行缺什么？起什么名字好？名字最好带金！父亲姓刘，谢谢啦！
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刘乐容：指舞蹈。适用于女孩取名字。出自《艺文类聚》卷四三引汉朝蔡邕的《月令章句》：“乐容曰舞，有俯仰张翕，行缀长短之制。”再介绍另一种取名方法，取名时把一个字分解成两个独体字，连同姓氏构成名字，乍一看似乎不解其中味，不明其中意，其实只要将拆开的这两个独体字还原为一，便可豁然开朗，显出庐山真面目。 如林白水，“白水”是由“泉”字分解而来，林白水的语义取的是“林泉”之意。
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程序设计语言的形式语义研究进展
【摘要】：程序设计语言形式语义描述方法的产生与发展,对程序设计语言的设计和标准化,编译程序的设计和优化,程序推理,以及协议形式化描述、分析验证与设计等都有着重要的意义。回顾形式语义描述方法的研究发展史,介绍当前主要的语义形式描述方法,并给出这些方法的评价标准和比较结果;指出最有发展潜力的语义描述方法以及将来的发展方向。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP311.1【正文快照】：
形式语义学是软件工程学的基础理论之一,语言的形式语法和形式语义已成为程序设计语言的必要组成部分。形式语义学的基本方法是用一种元语言将程序加工数据的过程及其结果形式化,从而定义程序的语义。语法和语义是定义一个程序设计语言所涉及的两个重要侧面:语法涉及程序文法
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京公网安备74号“猹”字的读音和释义--《语文学刊》1983年01期
“猹”字的读音和释义
【摘要】：正 一九二一年一月,鲁迅在小说《故乡》中,依方言造了一个“猹”字。但直至今天,对“猹”字还是读音不一,注释各异。“猹”读何音,究属何物,曾有人写信向鲁迅请教过。一九二九年五月四日,鲁迅致舒新城信中答道:“‘猹’字是我据乡下人所说的声音,生造出来的,读如‘查’。
【关键词】：
【正文快照】：
一九二一年一月,鲁迅在小说《故乡》中,依方言造了一个“碴”字。但直至今天,对’“碴”字还是读音不一,注释各异。 “造”读何音,究属何物,曾有人写信向鲁迅请教过。一九二九年五月四日,鲁迅致舒新城信中答道:“‘碴,字是我据乡下人所说的声音,生造出来的,读如‘查,。但我自
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京公网安备74号Web服务语义相似性度量方法研究--《哈尔滨工程大学》2010年硕士论文
Web服务语义相似性度量方法研究
【摘要】：
面向服务计算已经成为一种新的计算范型,尤其是服务组装成为一种重要的软件开发方式。语义网络是未来网络的一个核心技术,它可以表达更加复杂的概念及其之间的相互关系。Web也从信息共享平台转化为服务集成的平台。现在,Web服务大量分散地存储在互联网上,服务组装通过组合网络上各种Web服务所提供的各种各样的功能得到所需的服务。服务搜索就是为了在网络中发现所需要的可用的好的Web服务,以便进行进一步的服务组装。而Web服务的相似性度量方法是服务搜索的一个重要的关键技术。
本文首先对现有的Web服务语义相似性的不同的计算方法进行了分析,给出了它们的优缺点。然后基于距离模型和信息量模型,提出了一个Web服务语义分类描述模型(SCDM4WS),扩展了Web服务描述中的语义信息,为Web服务的语义相似性度量提供了语义基础。并给了语义区分精度的定义。其次,在SCDM4WS模型基础之上提出了一种增强语义区分精度的Web服务语义相似性度量方法SSMMWS。该方法综合地考虑了距离、深度和密度等影响语义相似性的因素;克服了距离模型中不能区分具有不同密度的兄弟节点的问题,克服了信息量模型中不能区分具有不同深度的节点的问题,克服了融合两种模型的方法中对文本集统计时花费大量时间和存储空间的问题。
另外,又将Tag技术引入到服务语义相似性的计算中,提出了一种基于Tag的度量Web服务之间相似性的计算方法SSMMWST。该方法利用Tag标注来计算Web服务之间的语义相似度,进一步提高了Web服务语义相似性的计算精度。
最后,设计和实现实验,验证了上述提出方法的正确性和可行性。采用德国人工智能研究中心提供的数据集进行实验,将本文所提出的方法与Roy方法、Resnik方法、Cosine (Cos)方法、Extended Jaccard (EJ)方法以及实验数据集所提供的标准答案进行了实验对比分析和讨论。实验结果验证了本文所提出的方法的可行性和效率。
【关键词】：
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP393.09【目录】：
Abstract6-10
第1章 绪论10-20
1.1 引言10
1.2 研究背景及意义10-12
1.3 语义相似性度量方法12-18
1.3.1 基于距离的方法12-14
1.3.2 基于信息量的方法14-15
1.3.3 融合距离模型和信息量模型的方法15
1.3.4 基于图论的方法15-16
1.3.5 基于社会标签的方法16
1.3.6 目前算法的比较及存在的问题16-18
1.4 论文的主要工作18-19
1.4.1 研究内容18
1.4.2 本文的贡献18-19
1.5 论文的组织结构19-20
第2章 Web 服务语义分类描述模型20-36
2.1 引言20-21
2.2 研究背景21-28
2.2.1 语义和语义学相关概念21-23
2.2.2 WordNet 知识库23-25
2.2.3 语义层次结构25-26
2.2.4 Tag 技术现状26-28
2.3 Web 服务的语义分类描述模型28-34
2.3.1 领域本体DC28-31
2.3.2 Web 服务的语义分类描述模型(SCDM4WS)31-33
2.3.3 Web 服务语义区分精度33-34
2.4 和其他模型的比较34-35
2.5 本章小节35-36
第3章 增强区分精度的Web 服务语义相似性度量方法36-59
3.1 引言36-37
3.2 增强语义区分精度的Web 服务语义相似性度量方法(SSMMWS)37-48
3.2.1 相关概念37-40
3.2.2 计算公式40-46
3.2.3 度量方法的理论证明46-47
3.2.4 方法特点47-48
3.3 基于Tag 技术的Web 服务语义相似性度量方法(SSMMWST)48-57
3.3.1 基本思想49-51
3.3.2 计算方法51-56
3.3.3 和其它方法的比较56-57
3.4 融合SSMMWS 和SSMMWST 的方法(SSMerge)57-58
3.5 本章小节58-59
第4章 实验与分析59-89
4.1 实验环境59
4.2 数据来源和数据集59-64
4.3 实验设计64
4.4 结果集64-81
4.5 评估方法与实验结果分析81-88
4.5.1 MAP(Mean Average Precision)81
4.5.2 IM_MAP81
4.5.3 实验结果分析81-88
4.6 本章小节88-89
参考文献91-98
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