一种具有增量挖掘功能的Web点击流聚类算法

分析了典型的聚类算法及其适用范围,针对其处理Web点击流数据的不足,提出了一种用于Web点击流的增量挖掘的聚类算法WCSCluster,给出了相关定义及存储结构,并用实例说明了算法的运行过程.最后对比同类算法给出实验结果.实验结果表明该算法具有良好的性能,能够发现更优的簇.     

基于XML的数据仓库历史数据归档的实现

在基于XML的数据仓库历史数据归档的过程中，研究了如何利用ADO．NET技术实现将存储历史数据的关系数据库模式映射为XML模式，并实现关系数据库中历史数据的传递．形成XML文档，从而完成历史数据的归档．文中给出了实现归档的方法、部分关键程序代码以及实现的结果．     

一种构造数据仓库的基本时间轮转模型

在分析数据仓库建立的一般方法基础上,提出了一种用于构建数据仓库的基本时间轮转模型·介绍了基本时间轮转机制的概念及实现原理,分析了时间轮转模型的特征;结合具体实例,详细描述了基于粗时间集的基本时间轮转模型构造方法及基于该模型基础上的相关行为·实践证明,与传统的数据仓库构造策略比较,时间轮转机制可有效保证数据汇总的幂等性,并对联机分析处理、数据挖掘和决策支持系统具有更好的可用性,在数据抽取效率、数据存储效力和系统构造便利性等方面也有较大提高·     

一种构造数据仓库的扩展时间轮转模型

阐述了抽象属性、广义抽象属性、时间标注、时域和抽象属性的拓展等与扩展时间轮转模型相关的基本概念,描述了扩展时间轮转模型的原理、分类和相关因素,介绍了面向客观主题及面向时间特征的扩展时间轮转模型的构造策略·结合具体实例,从存储效率、数据抽取效率、构造便利性和实用性等多方面分析了时间轮转模型和传统数据仓库模型的优缺点·实践表明,按时间轮转模型构造的数据仓库,对联机分析处理和数据挖掘等技术都有较好的支持·     

基于时序关系的RFID不确定数据清洗算法

RFID原始数据具有海量性和不确定性的特点.通过对不确定数据时序关系的分析,提出了针对不同清洗节点的清洗算法.该类算法打破了传统的基于标签回应次数的方法,在综合考虑RFID数据时间特性的基础上,将RFID数据看成一系列时间序列数据,挖掘数据间的潜在规律.实验表明,该类算法具有很好的可扩展性,有效地提高了数据清洗的准确率.     

一种基于商品基因的个性化推荐模型

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用．但现有的个性化推荐模型不能反映出商品的某些特殊属性对用户购买行为的影响及用户购买某商品的真正原因．引入生物界中基因的概念,提出了基于商品基因的个性化推荐模型,发现用户钟爱商品基因,并将钟爱商品基因遗传到用户选择的商品．该模型能更好地发现用户的购买动机,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度．     

一种ODS环境下的混合数据清洗策略

DB-ODS-DW三层体系结构满足了信息处理的多层次需求，ODS在其中承担了重要的角色，为了提高ODS中的数据质量，进入到ODS环境中的数据必须经过清洗．在给出ETL过程中数据清洗模型的基础上，针对已知和未知的错误类型，以及语义上的错误，提出了一种自动清洗和人为清洗相混合的数据清洗策略，具有较好的现实意义。     

基于本体的数据挖掘在电信知识管理领域的应用研究

本文首先对本体的概念做了简要介绍，并结合电信领域知识管理存在的问题，提出了基于本体的数据挖掘，并将本体的概念应用到电信知识管理中。最后给出了电信领域本体的开发方法、步骤，然后对本体在电信领域知识管理方面的应用进行了详细探讨。     

基于学生评教的教学分析决策数据集市模型的设计

分析了学生评教对学校进行分析决策的重要价值,提出了建立基于学生评教的教学分析决策数据集市的策略,利用ERD技术设计了数据集市的概念模型,并且进一步确定了数据集市的数据源和各个主题域.最后,采用多维技术建立了数据集市的逻辑模型,并且对事实表和各个维表的设计进行了研究.     

一种基于用户行为反馈的兴趣度模型更新算法

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用.针对现有的用户模型不能及时根据用户自身兴趣偏移进行更新的问题,提出了一种基于用户行为反馈的兴趣度模型的更新算法,在创建好模型的基础上,分析用户的购买记录和用户的浏览行为,结合用户的兴趣内容,实现用户兴趣的自动更新,得到的针对新的用户兴趣的推荐商品列表,在此基础上结合用户的购买商品记录,实现推荐商品的个性化排序,从而向用户进行个性化推荐.实验对比结果表明,该算法能更好地发现用户当前的购买兴趣,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度.