基于归纳化会话的网络用户的聚类

为了发掘具有相似的访问兴趣的网络用户,探讨了网络用户聚类的问题。网络用户的访问信息从服务器日志文件中抽取出来,组织成会话向量的形式,会话描述为一段时间内用户向服务器发出一系列访问请求。为了减少会话向量的维度,根据网页的层次性,采用面向属性的推理方法,对这些会话进行了归纳,并且定义了一个新的距离测度来描述两个会话之间的相似度,最后采用某种非欧几里德的关系聚类算法聚类这些归纳化的会话。实验表明,这种方法对在大型的日志文件集中挖掘出有意义的网络用户的分类是高效可行的。     

半结构化数据查询语言的特性

结合查询语言Lorel及其与对象查询语言OQL的差异，对半结构化数据查询语言的特性进行了深入的分析。结果表明，半结构化数据的查询语言应具有强制和路径表达等特性。     

网格环境下基于Weka4WS的分布式聚类算法*

Weka4WS采用WSRF技术用于执行远程的数据挖掘和管理分布式计算,支持分布式数据挖掘任务。基于Weka4WS和网格环境,尝试了一种新的分布式聚类方法,并成功地将其嵌入到Weka4WS框架中,借助Weka Library实现分布式数据挖掘算法,同时引入了距离代价和混合概率的概念,将网格与Web服务技术融合,以分布式问题求解环境和开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建了网格环境下面向服务的分布式数据挖掘体系,并以基于Weka4WS的分布式聚类算法验证了算法的有效性和体系结构的可行性。     

挖掘语言值关联规则

讨论了大型数据库上数量属性的关联规则问题.为了软化论域的划分边界,应用相关的模糊c-方法(relationalfuzzyc-means,简称RFCM)算法确定正态模糊数的两个参数,并借助正态模糊数模型来划分数量属性的论域,由此生成一系列的语言值关联规则.另外,给出了语言值关联规则的挖掘方法.由于语言值能很好地表示抽象的概念,从而使得挖掘出的关联规则更抽象、更容易被人理解.     

天气雷达回波数据的并行自适应编码

研究基于小波的并行自适应天气雷达回波数据有损压缩算法。根据回波数据的特点,提出了回波数据的坐标转换算法、矢量场保持算法及标量场滤波算法等有效的预处理算法;利用并行自适应压缩算法对预处理后的雷达回波数据进行压缩实验。实验结果表明,该算法具有较好的并行性和自适应性,在低比特率情况下,能获得较高的功率信噪比值和满意的主观效果。     

基于领域本体的Web服务发现

Web服务应用的一个关键问题是如何发现需要的服务。传统的基于关键字的服务发现机制UDDI缺乏语义支持,搜索效率低。据此该文研究基于领域本体的Web服务发现技术,对发布服务和请求服务都采用OWL-S描述以支持基于语义的服务搜索能力,并且提出了一种基于图匹配的Web服务发现算法。试验结果表明服务发现方法在查准率和查全率方面都要优于UDDI。     

正态云关联规则在预测中的应用

在信息处理领域,用数据挖掘方法发现关联规则和进行预测是两大热点,首先借助正态云模型来替代对数量属性论域的划分,并提出数量属性上的正态云关联规则的概念,接着给出挖掘正态云关联规则的方法,并利用已挖掘出的正态云关联规则进行预测,由于正态云模型较好地软化了数量属性论域的划分边界,从而使得挖掘出的正态云关联规则与预测的结果更容易被人理解。     

基于Ontology的语义查询分析研究

目前的搜索引擎普遍存在着查全率和查准率不高的问题,任何一个简单的查询都可能返回数以万计的检索结果,而其中只有很少一部分与用户真正的检索要求有关,对查询的处理是基于本体（Ontology）的语义检索最重要的部分.针对现有查询分析方法的不足,提出了一种基于Ontology的综合词义关系和语义关联分析的查询分析算法,给出了基于本体映射的语义相似度算法,通过对用户输入关键字词义特性和本体实例之间语义关联强弱的分析,提高了用户输入关键字到本体概念映射的完整性和准确率,保证了用户查询和检索语言在语义上的一致性,提升了查询的满意度.     

INQUEL:一种对于网状模型数据库的询问语言

<正> 一、引言 数据库询问语言是数据库与用户间的重要接口,目前已发表了许多可供非程序员用户使用的询问语言,如DSL-ALPHA[5]、SEQU-EL 2[9]、Q.B.E.[11]、QEL(INGRES)[8]以及NOMAD[7]等等。所发表的这些语言几乎都是针对关系模型的,对网状模型的交互式询问语言颇为罕见。众所周知,网状模型不如关系模型那样具有坚实理论基础,其数据结构