基于关联的自适应分类规则发现模型

为了对现实中的大规模数据集进行分类挖掘，提出了一个基于关联的自适应分类规则挖掘模型，研究了该模型在预处理、多层分类规则的挖掘、算法的可扩展性、效率和输入参数的自适应等方面的技术和方法．     

基于遗传算法的关联规则挖掘模型

根据关联规则挖掘的要求，结合遗传算法的特点，研究利用遗传算法来发现关联规则，建立了一个基于遗传算法的关联规则挖掘模型，并且在模型中引入了称为整理算子的操作．通过该模型的一个应用实例证明利用这个模型来发现关联规则是可行的、有效的．最后指出基于遗传算法的关联规则挖掘技术具有广阔的应用前景．     

多数据库挖掘的研究

多数据库技术的进步导致大量的多数据库系统的开发，为了决策的目的，许多跨国（省）公司急需挖掘他们那些分布在子公司的数据库，不过，现有的多数据库挖掘依然沿用单个数据库挖掘技术，即，首先将相关的数据库中的数据并入一个集合，然后挖掘这个集合，这会破坏一些有用的模型，像‘一个公司的70%子公司认为一个45-65的已婚顾客通常至少有3部车’，这种模型是有助于该公司的总体规划，另一方面，多数据库挖掘和单个数据库挖掘之间存在本质的不同，例如，多数据库挖掘考虑总公司和子公司的多层次应用，在这个报告中，设计了一个多数据库挖掘过程及可能遇到的问题，同时了简要地论证了多数据库挖掘的重要性，多数据库挖掘和单个数据库挖掘之间的不同之处，以及现有的多数据库挖掘技术的缺陷。     

软件过程建模中的并行性挖掘与延拓技术研究

针对软件过程建模中存在的诸多问题，提出了一个基于并行性挖掘与延拓技术的软件过程建模模型，并利用此模型对火车调度系统进行了建模。结果表明，该模型正确且工作效率高。     

基于XML的Web数据挖掘技术

全面分析了Web挖掘最新技术及发展方向,重点分析了Web结构挖掘、Web内容挖掘方法以及Web Log挖掘等,介绍了基于XML的Web数据挖掘的特点,提出了运用XML解决Web数据挖掘中半结构化数据的模型查询与模型抽取的方法,并通过实例说明了该方法.     

一个新的挖掘广义关联规则算法

在分析广义关联规则基本模型和求解在规则的基本性质基础上，提出一个新的基于关系操作的挖掘广义关联规则算法，该算法既使用了成熟的关系操作又充分利用先验，在多概念层上交互挖掘关联规则，有很好的实用性。     

基于阻力特性的液压挖掘机复合挖掘力建模

基于挖掘过程中三缸联动的实际作业状态,提出复合挖掘力概念.根据动臂、斗杆和铲斗的各自分工确定复合挖掘力限制条件;利用阻力角和差值角的主值区间确定复合挖掘力方向角的取值范围;假设给定挖掘姿态下复合挖掘力大小随方向角渐变,建立复合挖掘力计算模型.以某36 t反铲液压挖掘机为例,验证了该假设的正确性.以真实挖掘轨迹和测试挖掘阻力为基准,对比现有理论挖掘力模型和复合挖掘力模型的计算结果,结果表明后者能够更准确地估算挖掘机的复合挖掘能力.该研究为挖掘机工作装置的优化设计和强度分析提供了评价标准和计算依据.     

一种有效的Web使用挖掘体系结构

对Web挖掘的特征、分类及与其相关的技术和工具进行了分析,针对现有的Web使用挖掘研究中缺乏统一而有效的结构模型的问题,提出了一种有效的Web使用挖掘的体系结构,并详细地分析了利用该结构模型处理Web使用挖掘的过程,最后,利用某大学网站的Web日志数据验证了该结构的有效性.     

基于多Agent的Web文本挖掘模型

1：Web上有大量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点,本文构建了基于Agent的Web文本挖掘模型，并详细阐述了该模型的结构和工作机理。     

基于粗糙集理论的续保规则挖掘模型

基于粗糙集基本理论，分析了衡量规则价值的方法，构建了一个基于粗糙集理论的续保规则挖掘模型．运用该模型对10000条车险保单客户数据进行了分析，挖掘出隐含在这些数据中的续保规则，找到了续保客户的描述性特征．     

基于隐马尔可夫模型的Web网页预取

为了缓解网页访问延时的问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型的网页预取方法。该方法借助隐马尔可夫模型，挖掘蕴涵在用户访问路径中的信息需求概念，以此进行预取页面的评价，最终实现基于语义的网页预取，实验结果表明，该方法具有较好的预取准确度。     

联机分析处理与关联规则挖掘的集成化模型研究

通过分析关联规则挖掘和联机分析处理(OLAP)的特点,提出了一种联机分析处理与关联规则挖掘的集成化模型,并给出了其代数结构描述;在此基础上,提出了一种基于OLAP的关联规则挖掘理论,从而为简化挖掘步骤,提高挖掘效率奠定了理论基础;使用超市的实际数据进行实验分析,验证了该模型及其挖掘理论的正确性和可行性.     

数据挖掘模型选择的通用建模研究

现阶段数据挖掘模型的选择与专家的经验密切相关,有经验的专家就会选择良好的,优质的模型,使得挖掘工作高效、准确;反之,就会浪费时间,或得不到理想的结果,因此数据挖掘模型的设计和选择是挖掘工作的关键。本文要建立一个模型,实现挖掘目标的特征集与挖掘算法集合间的对应关系。应用该模型,用户可以得到最佳的挖掘方法,应用这种挖掘方法就可最好地实现挖掘目标。     

面向服务的构件软件框架及构件服务挖掘

对现有构件软件框架及构件挖掘技术进行了分析,将构件挖掘和服务挖掘统一为构件服务挖掘;为适应构件服务挖掘的需要,基于HTTP协议和XML语言提出了面向服务的构件软件框架及相关的构件服务定义和操纵语言;针对该软件框架,提出了一个通用的构件服务挖掘过程模型.该过程模型与未来对构件服务挖掘的需求相适应,为方便获取各种构件服务,以及为软件重用研究提供了新方法.     

基于DFSSM的WEB文本挖掘过程的研究和应用

给出DFSSM的一般性描述,通过对特征词选取方法的介绍和文本表示方法的分析,进而给出该模型下文本挖掘中具体过程,最后结合项目背景分析了DFSSM模型下文本挖掘的过程,从而设计出高效的文本挖掘工具.     

基于关系数据模型的犯罪网络挖掘研究

提出了一种基于关系数据模型的犯罪网络挖掘方法,基于侦查办案分析需求,建立关系数据模型生成犯罪网络,运用该模型可挖掘已知嫌疑人的其他团伙成员,也可在未知嫌疑人的条件下生成所有的犯罪网络,具有共同对象的不同模型还可组合进行跨模型网络挖掘。利用为期半年的通话与转账数据作为数据源进行实验,实验结果表明,文中模型不仅可以直观准确地实现已知嫌疑人和未知嫌疑人的犯罪网络挖掘,还可通过不同模型的组合应用深度挖掘犯罪团伙关系。     

基于Agent的Web数据挖掘模型设计

本文针对传统Web数据挖掘方法的不足,提出了一种基于Agent的Web数据挖掘模型,该模型适用于Web信息挖掘的各种应用。在信息的个性化推荐,电子商务的个性化服务,网站结构的改进等方面有良好的应用前景。     

基于多Agent的语义Web挖掘系统模型研究

随着语义Web技术的出现,传统的Web挖掘面临新的挑战.文章讨论了语义Web的体系结构、Web挖掘和Agent技术的有关概念,提出了基于多Agent的语义Web挖掘系统模型,并对其进行了分析.实验结果表明,该系统模型具有较高的准确性和效率.     

基于信息增益的征信数据关联规则挖掘模型设计

基于信息增益及归因理论,结合矩阵表示方法,建立了征信数据的关联规则挖掘模型,以解决征信数据关联规则挖掘模型的变量权重确定及变量取值的影响度问题.该模型提高了其决策结果的准确性和科学性,决策效率得到提升.     

文本挖掘在多文化交流平台中的应用研究

多文化交流平台(intercultural-collaboration-environment,ICE)是亚洲多所大学与研究机构参与的、开发多语种在线交流翻译平台的国际合作项目.针对目前该项目中底层翻译软件AnnoChat的翻译结果可理解度较差的问题,提出了利用文本挖掘等技术来改进AnnoChat翻译结果可理解程度的方法,给出了使用文本挖掘技术对用户谈话内容进行挖掘生成知识模式,并用挖掘得到的知识用于修正并精化本体库的一种模型.在该模型中,增加了用户个性化知识数据库以修正文本挖掘所得到的知识.