基于用户兴趣的Web日志挖掘算法

为有效地从Web日志中挖掘出用户访问模式,在分析用户访问行为的基础上,充分考虑用户在路径选择及在页面浏览中表现出的必趣,提出了路径选择兴趣度以及页面浏览兴趣度的概念.设计了路径选择兴趣矩阵和页面浏览兴趣矩阵.并基于两个矩阵,设计了浏览兴趣路径挖掘算法.该算法先通过对两个矩阵进行路径兴趣度计算得到所有的浏览兴趣子路径,然后进行子路径合并生成浏览兴趣路径.实验表明了该算法的有效性.     

基于图像重投影的视图合成

针对摄像机绕光心旋转的情形,讨论了在这种特殊情形下单应矩阵具有的性质。然后根据这些性质结合三维图像变换技术给出了一种摄像机绕光心旋转时新视图的合成方法。该方法首先利用单应矩阵的性质生成目标图像的一部分,并采用逆向映射的方法以避免产生空洞;接着利用三维图像变换生成目标图像的剩余部分;最后对由三维图像变换生成的部分进行空洞填补。实验结果表明,该方法能够生成质量较好的新视图。     

平面图像立体化研究

将平面图像转换成立体图像很有意义。Hou等人(2002)提出了一种平面图像立体化方法,称为Hou方法。在这个方法中Hou等人使用随机变量等参数控制转换过程,但没有讨论这些参数对立体效果的影响。该文利用Hou方法在标准的计算机监视器上对含有心理深度暗示的平面图像进行了立体化,给出了评价转换后的立体效果的定量指标,并讨论了各参数对立体效果的影响。实验结果表明:当随机变量矩阵中的每一个随机变量都服从同一种均匀分布时,随机变量的取值对立体效果没有多大的影响;当监视器屏幕与观察者的距离为一个合适的值(例如1m)时,图像子块的个数取不同的值对立体效果没有多大的影响。     

一种基于规范矩阵因式分解协同过滤推荐模型的并行改进

基于矩阵因式分解的协同过滤推荐模型具有很高的推荐精度和可扩展性,而其中大多数都是基于串行训练过程构造参数的,如能将其训练过程并行化,能进一步提高可扩展性.为解决上述问题,该文提出一种基于规范矩阵因式分解的协同过滤推荐(RMF)模型的并行改进(P-RMF)模型.P-RMF 模型应用交替随机梯度下降法取代随机梯度下降法训练参数,从而消除用户特征和项目特征在训练过程中的相互依赖,实现训练过程的并行化改进.实验表明,对比现有同类模型,P-RMF 模型在求解协同过滤推荐问题时,具有更快的速度和可扩展性.     

浅谈电动防火卷帘在设计施工中的有关问题

分析了电动防火卷帘的控制、供电及管线设备安装在设计、施工和使用等方面的问题，并对正在使用的设备存在的问题及安装不完善之处提出见解。     

Web服务组合中基于 QoS的改进型遗传算法 *

提出了一种在 Web服务组合中基于 QoS的改进型遗传算法。该算法通过计算个体间服务质量的海明距离提高了服务组合的质量 ;通过指定用户总时间限制和实施优良解保留策略解决了算法运行时间对服务质量的影响问题。实验结果表明了算法的有效性。     

ORACLE数据录入工具(O-DIT)

O-DIT为ORACLE数据库提供了一种方便的数据录入与修改工具。它与ORACLE软件sqlforms不同点在于:它保留了sqlforms的基本功能,但抛开了对不同关系需预先定义form格式的繁琐过程;可直接在任何关系(表)上运行。此外,O-DIT还具有记录批录入和数据唯一化等功能。     

微机辅助审计系统MAAS

审计是国家对企事业单位的经济活动实行监督和控制的一种重要手段,在国民经济建设中占据着极其重要的地位。本文介绍微机辅助审计系统MAAS的分级设计策略及实现技术的特点。     

改进的L系统植物建模方法

L-系统是虚拟植物建模中的重要方法,其基本原理是设定基本的表达规则,经过反复迭代重写和字符解释,从而生成各种各样的图形来.其优点是表达简洁,易于修改;缺点是只注重植物形态结构和生长规则的表达,缺乏植物真实的三维几何表达模型,使建模与真实感处理过程往往脱节.通过对L系统表达机制的分析,引入曲线细分(初始多变形通过重复逼近或插值获得较为平滑的曲线)的思想,提出了一种改进L系统的方法,解决了植物建模过程中真实感处理的问题.通过编程实践,获得了较逼真的计算机模拟图形.     

一种基于关键域子空间的离群数据聚类算法

离群数据发现与分析是数据挖掘的重要组成部分,现有离群数据挖掘算法主要针对如何检测离群对象,缺乏对挖掘出的离群数据集进行解释与分析的有效方法.通过对离群数据来源及特性进行分析并结合粗糙集理论,定义了离群划分相似度的概念,提出了一种基于关键属性域子空间的离群数据聚类算法COKAS,该算法不仅揭示了离群数据子空间特性,进一步获取了扩展知识,而且有助于对整体数据集的理解.对两个多维数据集的实验结果表明,该算法具有良好的适应性及有效性.