基于Web日志的因特网协作推荐系统的研究

针对当前推荐系统研究中存在的问题，提出了一个基于Web日志的Internet协作推荐系统。它在用户浏览兴趣度量时综合考虑了页面访问次数、浏览时间的长度和页面的大小，然后将具有相似用户浏览兴趣的页面进行推荐。算法过程如下：先对Web日志进行预处理后得到用户事务，然后对这些用户事务进行各个页面的浏览兴趣矢量表示，最后通过推荐引擎生成实时推荐。经实验表明，该系统比其他方法推荐的网页点击率高。     

浅析领导职务与非领导职务

我国公务员职务分类为领导职务与非领导职务，与西方国家的政务类与事务类容易 造成视角上的混淆，并将之简单等同。然而两种分类方法截然不同，不可同日而语，剖析领导职务与非领导职务，同时跟政务类与事务类进行比较辨析，说明领导职务，非领导职务与政务类，事务类不能划等号，从而澄清认识，消除误解，最后分析领导职务与非领导职务的发展趋势。     

CORBA系统事务处理的模拟和分析

事务处理对于建立可靠的CORBA应用系统是很统设计的原则.CORBA的一个重要的服务是OMG的提出了对象事务处理服务OTS(ObjectTransaction Service),负责将事务处理与对象在ORB层上结合.事务成为分布式对象系统中恢复、一致性、并发的基本单位.用着色时序Petri网模拟和分析CORBA环境下的事务处理.     

Web使用挖掘中数据预处理算法的设计与实现

指出了数据预处理在Web使用挖掘中的重要性,详细分析了Web使用挖掘数据预处理过程,在每个数据预处理的每个阶段给出了一些规则并针对这些规则设计和实现了相应的预处理算法.实验结果证明这些算法是有效的.     

浅谈监理组的监理日志

结合我国、我省工程建设实际,介绍了监理单位记录监理日志的现状、内容、重要性及影响因素,着重探索了监理日志该如何规范的记录。     

Web日志挖掘及AprioriAll算法的改进

阐述了利用数据挖掘技术对Web日志进行挖掘的可能性及其重要作用.通过用户维的引入,对已有的Apri-oriAll算法进行了改进,改进后的算法降低了原算法的时空复杂度,特别是在新算法中可以对Web日志数据按用户维进行切片,消除了原算法中的I/O相关性.这不仅使对Web日志数据进行的挖掘活动可以分散地进行,而且使多机连网分布式挖掘成为可能,同时还可以实现对Web日志的增量挖掘和动态挖掘.此外,该改进算法的特殊意义还在于它不仅可以将所有用户看作一个整体进行挖掘,而且还可以对不同的用户个体的行为进行独立地挖掘,使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求.     

基于事务垂直分片算法中节点估算代价的计算

研究和扩充了事务的垂直分片算法，提出了在基于事务的垂直分片算法中如何计算节点的估算代价的方法．通过对事务中SQL语句的分析，得到事务查询所要求的属性，形成事务_属性矩阵．程序表明，本算法可以将分布式数据库系统中的关系合理地分片．     

基于web日志挖掘的数据预处理研究

Web日志信息的预处理是Web日志挖掘任务中的重要阶段,也是工作量较大的一部分.Web服务器上的数据是半结构化的,而且含有大量和挖掘无关的记录和冗余项.这就需要对其进行处理以得到适合挖掘的数据事务(Transaction)形式.Web日志预处理就是通过一系列的清洗、集成、转换等来得到合适的待挖掘数据.本文重点介绍了数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别等过程.     

移动计算中断连操作性能的改善方法

在移动计算环境中,断连后,移动客户机根据缓存的数据在本地执行事务,重新连接后,移动客户机中的事务作为暂态事务提交给固定主机重新执行.如果移动客户机与固定主机的读/写、写/写冲突机率很高,则暂态事务在固定主机上成功提交的概率就很低,大量的暂态事务就会夭折,这将浪费大量的服务器资源和通信资源,从而降低整个系统的性能.为了提高暂态事务重提交的成功概率,本文提出按概率提交暂态事务的方法.该方法在冲突频率非常高的场合,能够节省移动客户机的传送开销,减轻固定主机的负担,提高事务的吞吐量.     

基于Web日志分析的校园网受众分析

数字化校园发展迅速,同时带来了海量的网络信息.本文针对校园信息传播及其监控的有效性问题,设计并实现了基于Web日志分析的校园网受众分析系统,通过挖掘Web日志中的相关数据并进行统计、分析、综合,得到了特定信息在特定时期内的传播范围及其用户分布情况,同时基于访问量特征提出了校园网信息的3种基本类型.本文还结合实际校园网的运行数据进行了实验和相应的分析,显示出所建立模型的合理性和有效性.