基于隐马尔科夫模型的浏览路径预测

基于马尔科夫模型的浏览路径预测，仅仅从用户的浏览会话本身出发来预测用户下一步的链接，并不能捕获用户的真正兴趣所在。运用隐马尔科夫模型来分析用户浏览网页的内容，可进一步捕获用户的浏览兴趣，并作下一步的链接预测。当浏览序列长度逐渐增加，系统捕获的用户浏览信息越来越多，此时能够折射出用户的兴趣所在，预测准确率也逐步增加。当浏览序列长度大于或等于8时，预测准确率已经到达80％，提高了预测准确率。     

基于统计方法的数据挖掘算法研究

在统计方法的基础上提出了一种根据数据集合本身的统计特性数据挖掘算法．该算法利用数据本身的统计特性对数据仓库中的数据进行分析，在给定重要性比例程度的前提下，经过系列的统计运算，得到简化的数据仓库集，并根据分析得到了数据挖掘算法的流程图．提出了比例大小关系函数，反映了数据自身的统计特性，分析表明：这种算法极大的提高了数据的有效水平。     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

FP-growth算法的一种优化实现

研究工作者已经提出了许多对事务数据库中频繁模式、关联规则的挖掘算法.早期算法有Apriori算法,然而该算法利用候选项集找频繁项集,而候选项集的产生往往是非常耗时的.JianweiHan等人提出了一种改进的算法,FP-growth算法.该算法不产生候选项集,效率比Apriori算法提高了近一个数量级.在描述FP-growth算法的基础上,具体讨论了如何优化数据结构,有效的实现该算法.     

试论数学思维与数学方法的培养

目前学校教育的重要任务是提高学生的能力，而学生数学能力的提高，离不开数学思维和数学方法的培养．因此，必须把数学思维与数学方法的培养提高到应有的地位．本文分别从几个方面对数学方法和数学思维的培养进行了深刻的阐述，作者认为只有培养起比较完善的数学思想与数学方法，才能有利于提高学生运用数学知识解决实际问题的能力，有利于激发学生的学习兴趣，有利于提高学生学习的自觉性，才能把学生和教师从题海中解放出来，减轻教与学的过重负担．     

单泵与储料罐组合的深海采矿输送设备

根据软管采矿系统对输送设备的要求,研究出由储料罐与高压水泵组合而成的新的输送设备,其原理为:首先采用高压水泵对海水加压,然后采用储料罐将矿石加入到高压水中,通过高压水将矿石从海底输送到海面.根据两相流理论和Bernoulli方程,建立了储料罐与高压水泵组合输送的水力输送设备的设计理论体系.对输送系统的参数进行计算分析可知,对于矿石体积分数为7%～12%的流体,1 000 m深海采矿中试输送系统的水泵扬程为100～150 m,3 000 m深海采矿输送系统的水泵扬程为400～450 m.由储料罐与高压水泵组合而成的矿石输送系统简单,避免了矿石颗粒与水泵直接磨损,适用于深海采矿软管输送系统.     

Web使用挖掘数据源分析

讨论了Web使用挖掘过程的3个步骤,即数据获取与数据预处理、模式发现和模式分析,从服务器端、代理服务器端和客户端3个方面详细分析Web使用挖掘数据源的特征,指出了目前Web使用挖掘的数据源研究存在的不足,并给出了Web使用挖掘的数据源未来的研究方向.     

数据挖掘初探

从学科归属、技术、功能3个方面探讨了数据挖掘的定义及内涵,并对数据挖掘与知识发现的关系、数据挖掘的功能、作业流程及应用进行了初步研究。     

晋城矿区综采放顶煤工作面顶煤冒放性分析

根据晋城煤业集团综采放顶煤开采实际情况,从影响顶煤冒放性的煤体裂隙、开采工艺和支架与围岩关系3个方面进行分析,对综放工作面的布置、采放比、放煤步距、支架架型与工作阻力提出了建议.