基于社区网络的搜索引擎的研究

传统搜索引擎无法满足用户对社区网络中实时信息的需求。给出一种实时搜索引擎模型,利用经过算法优化的网络爬虫,实现制导式的数据抓取,同时利用社区网络提供的开放API获得更新数据。通过XML结构化数据,使用改进的向量空间模型对信息进行过滤和分类,并采用考虑时间因素的相关度算法对搜索结果进行排序。实验证明该模型能够实现搜索结果的实时性,并且能够保证搜索项与搜索结果之间比较高的相关度,为用户提供更好的搜索体验。     

基于Web日志挖掘的欺骗点击检测模型

伴随着网络广告的高点击率而来的是大量的欺骗点击,如何准确识别出欺骗点击、保证用户的收益成为网络广告的当务之急。通过分析常用欺骗点击的手段、传统检测方法以及Web日志挖掘特点,提出了一个利用Web日志挖掘进行欺骗点击检测的模型。对该模型各个模块的实现方法进行了详细的阐述。实验表明,该模型简单高效,可以有效地检测出网络广告的欺骗点击。     

基于矩阵算法的关联规则挖掘

分析了关联规则挖掘的各种算法,详尽分析和探讨了一种用于挖掘关联规则的矩阵算法并给出了矩阵算法实现过程.矩阵算法扫描数据库一次,然后生成事务矩阵,在矩阵上进行相关的数据挖掘操作.当数据库规模较大时,矩阵算法能够显著提高关联规则挖掘的效率.     

一个基于行为分析的智能视频监控系统的原型

通过研究智能视频监控系统中所涉及视频处理的技术与算法,在总结与分析的基础上设计了一个具备行为分析和异常行为预警功能的智能视频监控系统的原型,并重点探讨了原型中各个视频处理模块的实现技术.     

BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究

针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP 神经网络模型.通过实例进行评价分析,说明用BP 神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市大气环境质量评价结果的精度大大提高.     

基于Ajax的在线考场保护恢复机制的设计和实现

针对B/S架构在线考试系统中因各种突发事件导致答案未正常提交的情况,在分析已有的解决方案的基础上,提出一种基于Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)的在线考场保护/恢复机制。该机制使浏览器端与服务器端进行实时交互,从而达到考场保护,进而将考场恢复至异常发生前状态的目的。