基于Winpcap的校园网协议统计方法

针对蠕虫、DDOS攻击的大量存在严重地影响了网络的正常使用情况,使用基于Winpcap的流量监测技术,参照RTFM组织的流(Flow)定义方法,开发了一个简单实用的协议统计系统.系统采用校园网地址后12位作为哈希表的键值并建立一个专门统计传输层TCP、UDP端口以及网络层ICMP协议使用情况的数组.根据系统统计结果,网络管理者就可以判断校园网络是否处于正常运行状态,把网络管理者从传统的经验管理模式中解放出来,提高了网络管理与维护的效率.     

基于关联规则的网站个性化服务

从大量顾客在线购买历史记录中挖掘出有用的关联规则,是一种及时有效的向顾客推出个性化服务的重要技术.对网上书店的顾客在线购买行为进行挖掘分析,采用Apriori算法[1]找到其中的关联规则,采用支持度过滤方法获取频繁的顾客购买行为模式,提出根据用户的兴趣度和规则的置信度产生相应的推荐候选集,实现网上书店的个性化推荐服务.     

中文文本分类器的评价

对目前比较流行的4种中文文本分类器(Rocchio、KNN、Naive Bayes、最大熵)进行评价,其中,Naive Bayes和最大熵是基于概率统计的方法,而Rocchio和KNN是基于向量的相似度计算的方法.选用χ2作为文本特征选取方法,对一个中文文本分类语料库进行分类评测.实验结果表明,最大熵和Naive Bayes的分类性能十分接近,处于较好水平,而KNN和Rocchio分类性能稍差一些.     

管理信息系统中用户权限管理的实现方法

针对管理信息系统的应用模式,讨论了如何根据不同的应用模式选择信息系统的权限管理方法.并在已有权限管理方式的基础上提出根据应用程序中各个功能模块使用的数据库实体来定义具体用户的数据库访问权限,同时将应用系统的模块权限和数据库系统权限有机的结合起来,从而达到简便、准确、高可用的信息系统权限管理方案.     

ERNIE-CNN文本分类模型

基于word2vec和BERT词向量技术的方法在文本分类分词过程中存在着错误传播问题,提出了融合ERNIE词向量技术的卷积神经网络模型.针对中文文本,运用ERNIE实体掩码的方式捕获词汇和语义信息,使用卷积神经网络进行特征提取.在THUCNews开源数据集上,准确率达到93.95％,比Word2Vec-CNN高出3.4％,BERT-CNN高出3.07％.实验结果证明了本文模型在缓解错误传播问题的有效性.     

足球机器人视觉系统的目标识别策略

根据RoboCup小型组足球机器人的比赛规则,提出了一种新的机器人小车的色标设计方案,方案中采用了一种切实可行、准确、高效的目标识别策略,在目标识别过程中,将移动网格技术与动态窗口技术相结合,在小型组足球机器人视觉系统中取得了较为理想的效果,与采用游程编码相比识别目标的平均时间少9ms以上.     

电子商务的个性化服务

在电子商务中,商家给客户提供的信息应该具有信息全、更新快、查询方便、个性化服务及全面的信息统计与及时反馈等特点.当前各电子商务网站都采用大量的技术手段来提供个性化服务,以提高用户寻找信息的效率.本文对电子商务个性化服务的发展、原理、技术和体系结构进行描述和讨论.     

中文文本分类器的评价

对目前比较流行的4种中文文本分类器(Rocchio、KNN、Naive Bayes、最大熵)进行评价,其中,Naive Bayes和最大熵是基于概率统计的方法,而Rocchio和KNN是基于向量的相似度计算的方法.选用χ2作为文本特征选取方法,对一个中文文本分类语料库进行分类评测.实验结果表明,最大熵和Naive Bayes的分类性能十分接近,处于较好水平,而KNN和Rocchio分类性能稍差一些.     

基于关联规则的网站个性化服务

从大量顾客在线购买历史记录中挖掘出有用的关联规则，是一种及时有效的向顾客推出个性化服务的重要技术．对网上书店的顾客在线购买行为进行挖掘分析，采用Apriori算法找到其中的关联规则，采用支持度过滤方法获取频繁的顾客购买行为模式，提出根据用户的兴趣度和规则的置信度产生相应的推荐候选集，实现网上书店的个性化推荐服务。