Web挖掘期望页面发现算法改进

访问者如果不能方便地从Web站点的期望位置找到他所要找的页面,往往会影响网站的用户体验。本文提出了一种期望页面发现算法的改进算法,新的算法更全面地考虑了更早的回退和更少的回退两方面的因素,可以更准确地挖掘期望页面,改进网站的结构。     

数据挖掘中决策树算法的研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想,然后针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点。对ID3算法予以改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明改进后的算法是有效的。     

采用FSS化学材料加固材料治理滚帮技术

笔者根据自己的施工经验,结合矿区的地质条件,对工作构造区施工工艺进行了研究,并对比阐述了加固顶板及特殊构造区的施工技术。     

基于属性预扫描的不确定性函数依赖挖掘

函数依赖是关系数据库和数据建模中所需的关键约束知识。在海量数据中挖掘函数依赖时为降低噪音干扰和提高效率,该文采用带有满意度函数依赖的概念及挖掘带有满意度函数依赖的算法(MFDD),对噪音进行测度与表达,并有效挖掘得到函数依赖最小集。利用对属性散列度的测度概念,在带有满意度函数依赖的理论框架内采用3条优化策略,实现了属性预扫描算法。结果表明:基于该算法可显著提高挖掘效率。     

Enhancing site style tree construction algorithm

The World Wide Web has become a global information service center with a vast amount of news, advertisements, product and service information, and disparate information from diversified sources. However, only a small portion of information is truly relevant and useful to the users who are seeking information on specific topics. In this paper, common relations among nodes are taken into consideration when constructing site style tree, and a new node type is introduced. Experimental results show that the proposed algorithm has higher precision and recall.      

一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means 算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种二次剪枝的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

煤矿区煤尘污染遥感监测研究

在相关研究的基础上,提出了基于SPOT5图像提取煤尘污染的技术方法,并进行了实例研究．研究表明,该煤尘污染监测技术可行、操作性强,对于煤矿区煤尘污染监测具有重要意义．     

苏海图煤矿二下山采区煤柱回收方法研究

基于苏海图煤矿二下山采区特定的地理位置和条件,分析了采区的生产系统,探讨了合理开采13号和15号煤层边角煤柱的方法.     

运用电刷镀技术修复采掘设备浅析

简要介绍了电刷镀技术的原理以及刷镀的一般工艺过程,通过应用实例说明了该技术在煤矿机械设备修理中的应用.