加权Web访问模式聚类算法

针对Web应用挖掘中聚类算法中的问题，提出加权Web访问模式聚类算法，该算法利用服务器日志库中保存的网页访问次数信息，提高了聚类的客观性和准确性。     

基于分层聚类的k-means算法

为了更好地实现聚类,在分析分层聚类和k-means算法优缺点的基础上提出了一种改进的聚类算法.改进算法将分层聚类和k-means聚类算法的优点相结合,首先采用分层聚类,得到一个初始的聚类结果,然后应用k-means聚类算法继续聚类.实验结果表明,改进算法较原先传统的聚类算法,不但算法执行速度快、效率高,而且聚类效果也比较好。     

图形聚类算法的代谢网络模块化分析

代谢网络的研究是当今生物学研究中的新热点,使用图形聚类算法对代谢网络进行分析研究是一个有力的手段.文中提出了用图形聚类方法挖掘复杂代谢网络中蕴含的功能信息并进行模块相似性分析的方法,从系统生物学角度揭示光合作用的进化.介绍了马尔可夫聚类算法和模拟退火聚类算法两种图形聚类方法;给出了两种方法对叶绿体和蓝细菌的代谢网络进行聚类的结果;定义了模块相似度评价指标,挖掘叶绿体和蓝细菌间保守的功能模块,并对其网络结构进行了比较分析.     

一种结合遗传算法的图像分割方法

模糊聚类算法是一种解决图像分割的常见算法,Stelios在模糊C均值聚类算法的基础上提出了FLICM算法,极大地改进了图像分割的效果。基于此,经过分析证明FLICM算法存在的不收敛问题,在此基础上改进了FLICM算法,并提出了结合遗传算法来解决因目标函数复杂度高而无法给出"闭合"迭代公式的问题。从结果来看,该算法不仅克服了FLICM算法不收敛的问题,而且取得了更好的图像分割效果,使得图像细节得到更充分的保留。     

Web日志挖掘的智能化站点技术

智能化Web站点(Intelligent web site)技术是从用户的浏览行为中自动学习用户的浏览模式，包括频繁访问页组、页面聚类、用户聚类等，并根据当前用户的浏览模式，定制个性化页面内容和改进站点结构，为用户提供个性化服务。     

基于改进K均值聚类的银行客户分类算法

为了提高银行客户分类的正确率,使银行的收益最大化,提出一种基于改进K均值聚类的银行客户分类算法.算法定义了类间最大相似度均值(AMS),并根据该定义确定最佳聚类数.当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值小时,根据距离原则选择初始聚类中心;当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值大时,把该最小AMS值相匹配的聚类中心看作初始聚类中心.利用最佳聚类数和初始聚类中心实现银行客户的细分.仿真结果表明,提出的算法能够跳出局部最优,并提高客户分类的正确率.     

基于层次聚类法的Entropy-KNN算法

KNN算法通过近邻样本的个数分类,Entropy-KNN算法给出新的相似度定义,而且投票时综合待测样本与近邻样本的个数和各类近邻的平均距离,但两种算法均未考虑近邻样本间的相似.提出的基于层次聚类法的Entropy-KNN算法,首先对训练集按类别进行层次聚类,接着在与待测样本最相似的子类中选取近邻样本,使得近邻样本具有较高的相似度,最后结合Entropy-KNN算法进行分类.在蘑菇数据集上的实验结果表明,该算法的分类准确率高于Entropy-KNN算法.     

图书馆大规模日志数据的快速聚类

给出了一种简单有效的算法，用于对图书馆大规模日志数据的快速聚类和借阅趋势分析。首先，根据读者基本的借阅规律，把日志数据聚成若干子类，然后，给出了对子类结果进行再次聚类的模糊算法。最后，为了预测读者的借阅趋势，对每一类进行了回归分析。该算法具有线性复杂度，对大规模数据集是可伸缩的，实验证明是可行的。     

模板在线聚类的目标跟踪

针对基于模板的目标跟踪算法存在模板冗余高、难以适应非刚性目标外观多变的问题,提出一种基于粒子滤波的模板在线聚类目标跟踪方法.首先建立用于描述目标和背景的正、负模板集,然后抽取候选粒子,使用候选粒子与正、负模板集的类内距离以及正、负模板集之间的类间距离来构建似然函数,最后依据最大后验概率准则确定最佳候选粒子作为跟踪结果.根据视频序列中连续变化的目标状态,将一定范围内的相似目标状态视为一个状态类,确定当前状态类的聚类半径.采用均值漂移算法对正模板集及最近几帧跟踪结果进行聚类,并将聚类后的中心集作为新的正模板集.实验表明,该算法能保留目标不同的外观状态,在复杂情况下仍能准确跟踪目标.     

基于改进Floyd算法的物流运输路径规划

当站点较多时,物流运输路径规划存在困难,传统Floyd算法路径规划的时间复杂度过高．鉴于传统Floyd算法规划时间复杂度高是因节点数量过大导致,提出一种结合改进K-means聚类算法的Floyd算法,该算法在节点数量较大情况下,运用改进K-means聚类算法分割物流区域,降低规划所需考虑节点数量,从而降低Floyd算法的时间复杂度．在复杂环境下进行传统Floyd算法和改进算法的对比实验,仿真分析结果表明,改进算法可以在更少的时间内找到一条较优的路径．     

基于Web挖掘的个性化服务

协同过滤和基于内容的过滤等传统个性化服务技术存在不能处理大规模数据、需要用户输入主观的评价信息、只能利用静态的统计特征等缺陷.最近提出基于Web使用挖掘和Web内容挖掘的个性化服务体系结构,在此基础上进一步引入了Web结构挖掘,统称为基于Web挖掘的个性化服务体系结构;给出了通过聚类算法获取总体使用特征、内容特征和结构特征及其一致化表示的方法;提供了通过总体使用特征、内容特征和结构特征实现个性化服务的途径.     

基于Web Log的数据预处理研究

Web日志文件是进行Web挖掘的重要数据来源，对Web日志的数据预处理是Web挖掘过程中关键的一步，首先介绍了Web日志挖掘的体系结构，然后详细地分析了Web日志文件，并对基于Web日志文件的数据预处理进行了较深入的研究，提出了包括数据净化、数据抽取、数据转换和数据集成等过程的具有实际应用价值的数据预处理的实现方法。     

基于对象池和数据缓存技术的Web-OLAP系统

在分析Web环境下传统联机分析处理(online analytical processing OLAP)系统存在问题的基础上,提出一种基于对象池和数据缓存技术的OLAP系统的体系结构.首先给出了对象池的定义及处理用户请求的算法,然后给出了数据缓存的定义及数据缓存的处理算法.采用对象池及数据缓存技术相结合,可明显提高系统的性能.     

基于多agent强化学习的语义Web爬虫设计

Web的海量信息导致了搜索引擎的出现,同时,Web数据的迅速膨胀以及频繁的更新对搜索引擎提出了更高的要求,而并行搜索引擎可以提高抓取速度,并改善更新效率.语义Web是对未来Web的一个设想,语义Web的数据同传统Web一样面临着数据的膨胀更新问题.于是研究语义Web并行搜索引擎成了一个重要的研究方向.介绍了如何设计一个基本的面向语义Web的并行爬虫系统.该系统由一个中央控制器和若干个子爬虫组成.中央控制器负责为爬虫分配抓取任务,并汇总抓取的数据;子爬虫负责抓取并抽取URLs的工作.而对于每个子爬虫除了处理RDF文档之外,还试图从传统HTML网页中通过强化学习的方法发现更多RDF文档链接.     

一个基于Internet的远程教育系统设计与实现

随着Web技术的发展，许多基于Intemet上的应用日益普及，本系统根据黑龙江省教委关于教学方法改革的有关要求，实现了一个远程教育系统并通过此系统的设计与实现，介绍如何在Internet上实现远程教育。     

基于Web的命名实体提取的研究方法

Web是一个巨大的知识库,作为知识的载体,Web上的海量网页数据包含了各种各样的内容,在这些内容中,命名实体(named entity)是一类重要的内容.随着Web规模的指数级膨胀,如何在海量Web信息中定位自己所需的信息,成为一个非常紧迫的需要.本文结合大量相关文献,对Web命名实体提取的研究工作进行了介绍、分析与比较,并指出了以后努力的方向.     

基于Web的实体关系发现的研究

作为Web内容挖掘的重要组成部分,基于Web的命名实体提取与实体关系发现,以海量Web网页中蕴涵的海量实体及丰富的实体间关系为对象,充分利用Web数据本身的特点,发展一整套方法和技术,力求高效、准确地提取Web网页中的实体与关系.     

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.     

基于Web2．0和Wiki技术的辅助教学环境的设计与实现

结合高校教学模式改革的具体要求以及高校教学存在的现实问题，构建基于Web2．0和Wiki技术的辅助教学环境，设计并实现基于Web2．0和Wiki技术的辅助教学系统．