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。  

基于Rough Set理论的"数据浓缩"

本文了基于ＲｏｕｇｈＳｅｔ（ＲＳ）理论数据浓缩的几个问题。  

基于大型数据仓库的数据采掘:研究综述

本介绍了数据采掘技术的总体研究情况，包括数据采掘的定义，与其他学科的关系，采掘的主要过程，分类和主要技术手段，作为例子介绍了关联规则采掘的研究，同时介绍了一些原型系统和商业产品以及主要应用领域，指出了数据采掘研究的挑战性以及目前的局限性。  

XML在异构数据集成中的应用研究

文中介绍了以XML中间件为基础的异构数据集成的思想和实现框架，详细介绍了该框架提供的服务功能及实现的关键技术。  

数据库技术发展趋势

讨论目前数据库研究领域中最热门的几个研究方向的发展现状、面临的问题和未来趋势.包括信息集成、数据流管理、传感器数据库技术、XML数据管理、网格数据管理、DBMS自适应、移动数据管理和微小数据库,数据库用户界面等.  

基于内容的图像检索技术与系统

对图像检索的过去、现在和未来进行了分析，论述了每个阶段的研究特点，对基于内容的图像检索的主要研究技术进行详细和全面的论述，介绍了典型的基于内容的图像检索系统，通过综述指出了目前研究中存在的主要问题并指出了今后的研究方向。  

向量空间法中单词权重函数的分析和构造

文本分类是文本挖掘的基础与核心，是近年来数据挖掘和网络挖掘的一个研究热点，在传统的情报检索、网站索引体系结构的建立和Web信息检索等方面占有重要地位，深入分析了一种简单而常用的经典文本分类模型－－向量空间模型（vector space model,VSM)－－的实质，找出了其分类精度低的原因，提出了一种利用特征筛选中的评估函数代替IDF函数进行权值调整的方法，并对采用各种不同评估函数进行权值调整的性能进行了理论分析和实验比较，提出了一种构造新的高性能评估函数的新颖方法。  

数据挖掘技术在Web预取中的应用研究

WWW以其多媒体的传输及良好的交互性而倍受青睐，虽然近几年来网络速度得到了很大的提高，但是由于接入Internet的用户数量剧增以及Web服务和网络固有的延迟，使得网络越来越拥护，用户的服务质量得不到很好的保证。为此文中提出了一种智能Web预取技术，它能够加快用户浏览Web页面时获取页面的速度。该技术通过简化的WWW数据模型表示用户浏览器缓冲器中的数据，在此基础上利用数据挖掘技术挖掘用户的兴趣关联规则，存放在兴趣关联知识库中，作为对用户行为进行预测的依据。在用户端，智能代理负责用户兴趣的挖掘及基于兴趣关联知识库的Web预取，从而对用户实现透明的浏览器加速。  

数据挖掘中的聚类方法

从空间X中给定一个有限的取样点集(或从数据库中取得有限例子的集合),{x~i}_(i 1)~M,聚类的目标是将数据聚集成类,使得类间的相似性尽量小,而类内的相似性尽量大。分类问题(监督)和聚类问题根本的不同是:分类问题中,我们知道训练例的分类属性值,而在聚类问题中,就需要我们在训练例中找到这个分类属性值。1 数据挖掘领域中的聚类研究  

数据集成综述

介绍了数据集成的基本概念及其难点，讨论并比较了模式集成方法、数据复制方法以及综合数据集成方法，详细阐述了数据集成的主要难点——数据源的异构性，最后对数据集成的研究前景做出了展望。