数据挖掘技术在“数字黄河”工程建设中的应用

“数字黄河”旨在集成利用信息技术,构建面向黄河流域及其相关区域的自然、经济、社会等的数字集成平台,并在此基础上通过建立业务应用系统及数学模型系统形成模拟分析和研究黄河问题的虚拟环境。数据挖掘技术是从大量数据中发现并提取臆藏在其中的可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的高级处理过程。通过数据挖掘发现的知识能够反映一定的客观事实,并指导实践。     

基于学习者模型的教育资源推荐方法

为解决传统领域的推荐算法不完全适用于教育资源的问题,提出了一种基于学习者模型的混合推荐方法.首先,通过把神经网络中对文本信息的分类引入推荐算法中,缓解了冷启动问题;其次,通过对老用户的学习特征和学习能力进行类内计算,解决了传统协同过滤单一计算评分相似度和计算量大的问题.实验结果表明,该模型在教育资源大数据场景下取得了良...     

浅谈数字签名技术

论述了实现数字签名采用的技术，介绍了单项散列函数、对称密钥函数、不对称密钥函数的签名体制。并提出了目前网上银行普遍采用的数字签名模式，最后总结了数字签名技术的发展方向。     

基于支持向量机回归多属性智能电视电影推荐

针对智能电视电影推荐领域,新用户难以推荐问题,提出电影按用户属性过滤的推荐模型.该模型结合电影用户历史评分,由贝叶斯定理得出每个电影对用户属性的概率评分.为用户推荐电影时,由用户属性和概率评分得出电影预测评分列表,进而推荐预测评分较高的电影.针对电影属性概率评分间并线性的,提出支持向量机回归的方法,解决用户多属性结合的问题.实验结果表明,该模型提高了召回率.得到结论,该用户多属性推荐模型提高了召回率,并能为新用户推荐.     

一种改进的TPM检测方案

在保持TPM高匿名度的前提下,针对可信计算(TC)的直接匿名验证(DAA)协议中使用可变名字基时检测克隆可信平台模块(TPM)存在的困难,提出了一种基于DAA证书颁发者的检测方案,该方案不仅可以保证平台验证过程中的完全匿名性,而且在必要时可以揭露一个平台的真实身份,便于部署到可信任第三方(TTP)可依赖的系统中。通过仿真、性能分析和安全性分析,结果表明该方案具有高检测率、低漏警率等特性。     

基于P2P模式的电子白板的研究

通过对现有电子白板技术的深入研究,在P2P技术的基础上探讨了适用于师生实时在线交互的电子白板系统的实现技术。系统采用基于B／S体系结构和模块化组织,通过加锁技术实现多用户并发控制,使用组播技术提高交互效率和状态一致性,并且同时使用TCP／IP协议和UDP协议进行网络通信,提高了网络电子白板的传输效率。     

一种基于支持向量机的分类算法

支持向量机是在统计学理论基础上提出的一种新的机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为机器学习界的研究热点，并成功地应用在文本分类、图像识别、生物信息处理等领域。这里简要介绍了支持向量机算法及其应用，并且讨论了其未来的发展方向。     

一种视频序列中运动目标的跟踪方法

针对运动目标的跟踪,采用模板匹配法和kalman滤波嚣进行图像跟踪,跟踪前先进行模板提取,采用投影法来投影出模板的位置,然后再对这个模板在视频序列中进行目标跟踪.理论分析和实验结果表明,该算法对于视频运动目标的跟踪,能有效检测出目标图像,对于实时视频图像处理有深远的影响.     

基于Web页面有效信息抽取的分类方法

随着Internet的迅猛发展,Web上的网页数目呈现指数级的爆炸性增长趋势,在Web上检索及发现有价值的信息已成为了一项重要的任务,"噪音"的出现往往会降低基于页面处理的各种算法的效率。因此,如何删除页面的噪音,提取页面中的主要内容是Web挖掘中的重要问题。给出了抽取网页中各种分类有效的文本的具体实现。     

利用编码的频繁导出式子树挖掘算法

针对频繁导出式子树的特点,给出一种基于编码的频繁导出式子树挖掘算法。该算法通过宽度优先编码来表示原始数据库,使单个投影的规模最小;通过对每个投影编码降低了整个投影库的规模,从而有效地提高了频繁导出式子树的挖掘效率。实验结果验证了该算法具有较高的挖掘效率。