无线传感器网络研究进展

无线传感器网络因其巨大的应用前景而受到学术界和工业界越来越广泛的重视．介绍了无线传感器网络的基本概念以及具有应用代表性的研究项目，总结提出了网络协议体系结构框架并简要介绍了各主要研究方向的最新进展，本文还针对最受关注的数据链路层协议、网络层路由协议、协议栈优化、能耗管理以及网络仿真技术等几个研究热点做了比较详细的研究进展综述．  

Web挖掘研究

因特网目前是一个巨大，分布广泛，全球性的信息服务中心，它涉及新闻，广告，消费信息，金融管理，教育，政府，电子商务和许多其它信息服务，Web包含了丰富和动态的超链接信息，以及Web页面的访问和使用信息，这为数据挖掘提供了丰富的资源，Web挖掘就是从Web活动中抽取感兴趣的潜在有用模式和隐藏的信息，对Web挖掘最新技术及发展方向做了全面分析，包括Web结构挖掘，多层次Ｗeb数据仓库方法以及Ｗ eb,Log挖掘等。  

数字图像变换及信息隐藏与伪装技术

本文讨论的是数字图像变换及其在信息安全中的应用。  

基于Arnold变换的数字图像置乱技术

针对近年来兴起的数字图像信息安全问题，从Arnold变换出发，给出了在位置空间和色彩空间上对数字图像进行置乱的方法，这些方法简便易行，可以用来作为数字图像隐藏和伪装的预处理。  

Rough集高效算法的研究

深入分析了现有Rough集算法低效性的根源，围绕不可区分关系和正区域两个核心概念，研究了不可区分关系的性质，给出并证明了正区域的一种等价计算方法，从而得出高效的Rough集基本算法；随后，分析了正区域的渐增式计算，并给出了一种完备的同性约简算法．理论分析和实验结果表明，该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高．  

基于向量空模型的文本自动分类系统的研究与实现

随着网络信息的迅猛发展，信息处理已经成为人工获取有用信息不可缺少的工具，文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向，它是指在给定的分类体系下，根据文本的内容自动判别文本类别的过程。对文本分类中所涉及的关键技术，包括向量空间模型、特征提取、机器学习方法等进行了研究和探讨，并且提出了基于向量空间模型的文本分类系统的结构，并给出了评估方法和实验结果。  

一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法

群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优伦算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集群能的研究已经逐渐成为一个研究热点。该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法，提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量，然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合，提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。实验结果表明该算法有较好的有效性。  

计算机取证技术及其发展趋势

计算机取证研究的是如何为调查计算机犯罪提供彻底、有效和安全的技术.其关键是确保证据的真实性、可靠性、完整性和符合法律规定.介绍了计算机取证的过程以及取证软件的原理和实现,并且给出完整的取证实例.从理论和实现两个方面讨论了现有取证技术的局限性和面临的挑战,并展望其未来的发展方向.由于计算机犯罪手段的变化和其他技术的引入,现有的取证工作将向着深入和综合的方向发展.  

织女星网格的体系结构研究

网格技术是高性能计算机研究的热点，网格的体系结构是构建网格系统的基础，在分析比较现有网格技术的基础上，提出了织女星网格的体系结构设计，并对其中的关键问题进行了研究，织女星网格体系结构的基本思路是实现一台虚拟的、单一的网格超级计算机，其核心是Vege设计思想，织女星网格体系结构的关键组成包括网格硬件、网格互联系统以及网格操作系统，同时提出了资源路由器、网格计算协议、网格浏览器等重要概念。  

互联网推荐系统比较研究

全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点.