基于Web2.0的知识管理关键技术研究

针对Web 2.0模式下网络交互多元化以及以用户为中心的特点,深入分析现有知识管理系统的不足,就web 2.0知识管理的相关关键技术进行了研究分析.提出了基于静态属性和动态属性的用户模型,基于成熟度和相关度的知识价值模型,以及细化的生命周期模型,有效的支持以用户为中心的知识管理职能,并规范了知识的采集、创新、增值应用过程,最后结合电子商务应用场景分析了其应用的可行性.     

基于Web的多渠道用户需求知识获取框架研究

用户需求知识是企业进行设计产品的依据、源头和关键.用户在产品网站内济览、查询及提出意见时,会有意无意地留下自己对某个产品的倾向和偏好.鉴于此,文中提出了基于Web的多渠道用户需求知识获取框架,从用户浏览方式、用户对产品的查询、站内BBS和用户投诉4种渠道中获取需求信息构建用户关注度矩阵和用户满意度矩阵,给出需求指标综合计算公式;并将从多渠道获取的用户关注度和用户满意度进行融合得到用户需求矩阵,该矩阵对新产品开发具有指导意义.     

面向药店会员用户画像的构建及应用研究

针对现阶段医疗领域的用户画像研究方法存在数据收集模式单一、对数据分析力度不够和对知识的融合较差导致构建的用户画像维度单一、精准度较低的问题,提出一种基于多视角、多维度的药店会员用户画像的构建方法.分别从传统的消费视角和医药视角,从用户基本属性、用户社会属性、用户行为属性、用户消费属性、用户价值属性、用户生命周期属性和用...     

基于遗传算法的智能模糊检索技术

在用户群模式挖掘及用户兴趣模式发现的基础上,用遗传算法设计实现了一种智能模糊检索系统,其比传统的模糊查询更能适应用户的潜在兴趣,并有利于电子商务营销策略的制定.     

一种广义综合知识表示方法及其应用

知识发现技术能发现数据中有用的模式和知识,但如何和专家系统有效集成仍然尚未得到解决.本文从知识表示的角度探讨二者集成,提出一种面向知识发现的广义综合知识表示方法.该方法能有效表示包括关联、分类、序贯、神经网络、基于案例推理等在内的多种知识类型,同时该方法将知识发现方法表示在其内部,从而有利于自动知识获取的实现.在此基础上提出一种新型专家系统原型.该原型从语义、机制和接口三个层次集成知识发现技术,可以有效进行自动知识获取.     

基于多模态知识图的用户微行为会话推荐

基于会话推荐的目标是根据给定的会话预测下一个交互项.针对现有基于会话推荐大多只关注某个用户交互项的连续项来捕获相关信息;以及利用知识图谱提供辅助信息的过程中忽略了多模态知识图中各种数据类型的问题.本文提出多模态知识图的用户微行为的会话模型,将用户微行为和多模态知识纳入基于会话推荐的多任务学习中,用户微行为对项目的建模在微观行为级别上,使用一系列项目操作对来充分捕获会话中的用户意图.提出多模态知识图注意力网络,通过使用多模态图注意机制进行信息传播,将得到的聚集嵌入表示进行推荐.考虑候选项目信息来平衡局部和全局表示的门控模块,门控模块利用多层感知器层对候选项目、最近交互项目和每个用户的全局偏好之间的关系进行建模来计算权重.在两个基准数据集的实验结果表明,本文所提模型优于最新基于会话的推荐,有利于提升推荐的准确率.     

高校图书馆知识服务研究

知识服务是用户需求为导向的服务模式,在知识经济中,知识派生服务主体的基础上,全面的调查和分析用户的需求,用适当的方法和手段,高度专业化的知识的知识创新和分发该操作。知识服务的目标是帮助用户获取知识,以提高用户的能力来解决问题,或直接帮助客户解决问题。     

基于用户轨迹及基站语义的城市活动模式可视分析

移动运营商搭建的基站能够记录智能终端的活动,蕴涵着用户的移动行为以及基站的语义信息.针对城市中基站语义以及活动模式难以获取的问题,提出一种基于用户轨迹的基站语义及城市活动模式可视分析方法.该方法首先根据终端用户的轨迹构建基站序列,接着采用文本分析中的词嵌入技术对基站语义信息进行提取,对城市中的手机用户进行聚类以发现其移动模式.为了帮助用户对结果进行探索和分析,设计了基于用户轨迹以及基站语义的城市活动模式可视分析系统,能够根据用户的轨迹特征、基站的地域特征、用户访问基站的时空特征,对手机用户的行为以及城市的活动模式进行发现和解释.基于真实数据的实验结果表明,在系统用户的迭代交互中该方法能够帮助系统用户有效地结合基站轨迹及其基站语义信息,对城市居民行为模式以及城市整体的活动模式进行探索.     

KDD中知识评价的研究综述

在知识发现过程中,通过挖掘算法产生大量的模式,但是大多数用户对此不感兴趣。如何对它们进行评价,选取出用户感兴趣的和有用的知识成为至关重要的一环,故对知识评价的研究具有重要的意义。首先分析了评价过程与知识发现的结合方式;针对评价的综合度量标准（感兴趣度）,从客观性和主观性两个方面分别进行了介绍;并针对因果关联规则概述了我们提出的一种新的评价方法。     

感兴趣度的研究综述

1 引言在知识发现过程中,通过数据挖掘算法产生大量的模式和规则,但是大多数用户并不感兴趣。面对如此众多的模式和规则,用户不能很好地去理解它们从而无法把精力集中在其中真正感兴趣的子集上。因此,如何定义和确定好的度量标准,识别出用户感兴趣的和有用的知识成为至关重要的一环,所以对感兴趣的度量标准(感兴趣度)的研究是知识发现的重要内容。感兴趣度分为客观感兴趣度和主观感兴趣度。客观感兴趣度主要根据模式或规则的形式和数据库中的数据进行定义,属于数据驱动;而主观感兴趣度还要考虑用户的参与等人为因素的影响,属于用户驱动.单纯的只使用客观感兴趣度是不够的,它不能考虑模式和规则的所有方面,同时感兴趣的问题从本质上将是一个主观的问题,不同的用户感兴趣的规则和模式是不一样,因此需要用户的参与。所以要综合使用客观感兴趣度和主观感兴趣度这两种度量标准。比较合理的方     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.