一种基于结构信息总结树的XML文档聚类方法

提出一种有效的XML文档结构信息表达方法,用数字化的结构总结树SST对XML文档的结构信息进行编码,在此基础上给出结构距离的定义,并采用遗传算法对XML文档进行聚类.实验证明该方法分类准确率高,易于实现,且不需先验的DTD知识.     

一种基于遗传算法的TTP问题求解算法

提出并实现了一种高校自动排课算法，利用遗传算法建立数据模型，定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数，教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数，通过切片算子，生成指数要求的基因型个体，用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算，再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案，最后对优化的染色体按指定方向切片，生成教师课表，学生课表和教室课表，对某高校的真实数据进行实验，结果显示无一例教室，教师，班级冲突，在PⅢ866PC机上运行，耗时为2323．573s，该算法可以推广到车辆调度，会议安排、超大规模电路板设计等应用领域。     

PBC:一种基于路径的XML文档聚类方法

提出了一种基于路径的XML文档结构聚类方法(PBC).与其他方法直接计算XML文档结构距离不同,该方法通过对文档包含的路径聚类,间接完成文档的聚类.首先,包含某一路径的文档集合形成初始类,并用该路径作为初始类的标识.然后,用层次聚类方法根据设定的标准,合并初始类,直至结束.类的标识信息是类中文档包含的路径,结果直观,容易理解.算法的复杂度是O(n),其中n是文档的大小.相关实验证明该算法不但能保证聚类结果准确,而且能大幅度提高计算的速度.     

基于蚁群算法的Web站点导航

提出了一种Web站点的导航方法．首先利用蚁群算法对已经存在的Web日志进行训练，构造一个有向图，该有向图的节点和边保存了网页与网页间的链接概率和用户行为规则．利用训练结果，预测访问网站的用户行为，根据其行为推荐网页，最后的测试结果表明该方法比单纯的概率分析和关联规则具有更高的精度。