基于MPB-Tree索引的空间数据多关键词模糊查询算法研究

随着具有定位功能的智能设备的大量使用,产生出海量的空间数据,每条数据中包含的信息越来越多,而以往的查询算法多数仅对单个关键词进行查询,已难以满足用户更为个性化的需求.为此,本文提出一种多空间关键词模糊查询算法,在该算法中,将以往的两维空间距离计算转化为莫顿码匹配提升查询效率,且与模糊查询算法融合支持查询的容错.实验结果表明,该算法的效率及准确性较以往查询算法有较大提高.     

Frame页面过滤算法在Web日志挖掘预处理中的应用

W eb日志挖掘是将数据挖掘技术应用到W eb服务器的日志中,发现web用户的行为模式.在介绍了典型的数据预处理技术的基础之上,指出Fram e页面降低了挖掘结果的兴趣性,并提出相应的解决方法-Fram e页面过滤算法消除其影响.通过实验数据对该算法进行验证,说明Fram e页面过滤算法可以显著地提高W eb日志挖掘结果的兴趣性.     

车辆管理信息系统的分析与设计

论述了计算机Ｉｎｔｒａｎｅｔ网络体系在车辆管理信息系统中的应用,结合基于Ｏｒａｃｌｅ８．０．４数据库和Ｐｏｗｅｒ Ｂｕｉｌｄｅｒ７．０前台开发平台之上的实例,详细地介绍和分析了系统的功能需求分析、整体方案设计、功能模块设置,讨论了系统的数据库体系的设计、网络服务的实现技术,基于Ｏｒａｃｌｅ的大型数据库信息系统的性能优化技术以及应用程序各项业务功能的实现等。     

基于类内和类间距离的粗粒度并行AP聚类算法

近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类是基于数据点间消息传递的算法,主要通过数据间的相似度实现聚类.与传统的聚类方法相比,AP聚类无需事先给定聚类数目就可实现聚类,因此具有快速高效的优点,然而在处理高维复杂数据集时存在随着聚类效率提升而准确度不高的问题.为改善AP聚类算法的效率和精度,提出基于类内和类间距离的粗粒度并行AP聚类算法——IOCAP.首先引入粒度思想将初始数据集划分成多个子集;其次对各子集结合类内和类间距离进行相似度矩阵的改进计算,最后基于MapReduce模型实现改进后的并行AP聚类.在真实数据集上的实验表明,IOCAP算法在大数据集上有较好的适应性,能在保持AP聚类效果的同时有效地提升算法精度.     

食品安全大数据的融合及分类并行处理技术研究

食品安全大数据具有多源、高层次、强关联等特征,通过对食品安全大数据挖掘处理可快速高效地发掘数据的潜在价值,帮助提高食品安全态势感知及预测、病因性食品关联等综合分析能力.对食品安全大数据的融合及分类并行处理技术进行综述.介绍了食品安全大数据的来源、类型和特征并总结其关键处理技术;阐述了食品安全大数据预处理方法即数据融合技术;归纳了食品安全大数据挖掘技术,包括并行处理的三种计算模型以及多种聚类方法,如减法聚类、K-Means经典聚类、核聚类及谱聚类等;最后,对食品安全大数据未来的挑战和研究方向进行总结和展望.     

基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型

展示了一种新的基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型,固定情感词元模型（fixed sentiment terms model）.该方法利用基于固定情感词元的3种特定搭配模式来构造识别算法,通过基于增量的tf-idf模型的相关用户反馈不断更新特征词元集合.通过与传统的情感识别方法相比较,此方法可以较为明显地提高情感分类的效率和准确率.     

基于Web日志的高精度聚类算法

提出一种Web日志挖掘算法,该算法首先以Web站点的URL为行、以用户的UserID为列,建立URL- UserID关联矩阵,元素值为用户的访问次数;然后,对行向量进行相似性度量获得用户会话粗聚类,最后,利用层次结构对比聚类算法,对用户会话粗聚类进行进一步地处理得到更高精度的聚类,实验表明该算法在提高聚类精度方面卓有成效。     

一种专家系统的设计与实现

针对枣树病虫害防治在智能决策支持系统中的应用,重点提出了该系统的框架体系、开发方法和实现机制.