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云计算:让公共事务办理更智能

近年来上海一直领跑着全国的经济发展,作为一个移居上海近10年的新上海人,我一直为这个城市的日新月异感到骄傲。可能是职业使然,当看到"智慧城市"这个话题时,首先映入我脑海的就是时下非常热门的"云计算"——目前在企业管理软件行业炒得火热的云平台,如     

目标关联规则挖掘算法的研究与应用

提出了一种基于数字化的目标关联规则挖掘算法,适合于从大型数据仓库中挖掘出与特定目标相关的隐含规则.其基本原理是用二进制的形式将数据库事务转换成数字事务,并在以数字事务为记录的数据库中,运用二进制的逻辑"与"运算计算出目标的效用度、包含目标的数字事务支持度和置信度,形成数字化的目标关联规则,接着根据数据库中的属性值信息解释关联规则.此算法的原理简单,扫描数据库仅需一次,算法执行效率比基于Apriori和Disjunctive-free的算法有明显提高.     

浅析SQL SERVER中死锁

死锁问题虽然不能完全避免,但可以使死锁的数量减至最少.越早的考虑数据库设计中的并发性问题,就越可以提高代码执行的效率,降低程序开发和维护的成本.本文从死锁产生的原因谈起,提出了一些在SQL SERVER中避免和解决死锁的方法.     

利用WEB挖掘技术构建智能化电子商务站点

以web挖掘和网页信息聚类为基础,来构建智能化电子商务站点;从而在商务活动中根据访问用户的特征和访问习惯,发现其中蕴含的知识,提取出用户的兴趣爱好,进而开发用户喜好的界面,掌握商务活动先机。     

Web用户聚类研究

Web日志数据的海量增长,要求聚类算法能高效的从海量数据中得到满意的用户聚类．本文提出了一种新的聚类算法,在聚类前,利用用户兴趣度对海量数据集进行约简、减小数据计算规模,然后再对Web用户进行聚类．实验证明这种方法能减小数据规模、提高聚类效率,并得到满意的用户聚类．     

Apriori算法与FP-tree算法的探讨

在关联规则挖掘中,Apriori和FP-tree是两种最基本的算法.文章讨论这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤、优缺点并以具体的实例描述两种算法的实现过程.深入分析这两种算法为关联规则挖掘算法的扩展和改进奠定了基础.     

SQLserver中的封锁阻塞及解决办法

针对目前SQL server应用中的封锁阻塞问题展开了讨论,并给出了相应的解决办法。     

Apriori算法的复杂性研究

介绍关联规则挖掘及Apriori算法,分析事务数据库的特性及Apriori算法的复杂性,指出频繁项集挖掘算法的优化途径．