简介：针对web社区的发现和链接分析技术的一些关键问题,基于面向主题的技术,重点研究了二分图的特征,引入了Х二分核集来更为明确地定义抽取的方法.通过扫描主题子图构造Х二分图,对该子图的（i,j）裁剪后得到Х二分核集,这也是社区的最小元素.最后,对所抽取的所有Х二分核集应用层次聚类的方法得到社区内部结构的树状图,证明了构造和裁剪方法的正确性并设计了算法.实验采用HITS（hyperlink-inducedtopicsearch）算法中的典型数据集获取方法,选择了10个主题和4个搜索引擎并综合返回的结果.采用社会网中测量社区结构强度的模块化度量来验证所提方法的有效性,实验结果表明所提方法是有效并可行的.

简介：产品特征抽取是产品评论挖掘中的关键一步，针对现有产品评论挖掘方法对产品特征抽取的不足，提出了一种Apriori算法和文本模式相结合的产品特征抽取方法，并运用特征修剪算法对候选产品特征进行过滤。实验结果表明，该方法具有较好的效果。

简介：WWW的迅速发展，使其日益成为人们查找有用数据的重要来源。本文介绍了一种基于Web的信息抽取的实现方法，能够按照规则模式重复地将半结构化网页中的信息自动抽取出来。

简介：介绍了一种激光直写机特殊样品套刻的样品台,解决了以往激光直写对薄片和小片套刻的不便,提高了对特殊样品套刻的精度和效率。

简介：本文通过与传统的液液萃取法以及近年来发展较快的固相微萃取法进行比较，介绍了一种新的样品前处理技术-液相微萃取法（LPME），重点论述了LPME的原理、影响LPME的各种因素、LPME的应用领域以及发展前景。