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1.
基于加权本体的个性化语义搜索   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了实现语义层次上的个性化搜索,建立了一个集成语义信息和用户偏好的加权本体,在此基础上给出了一个个性化搜索框架WOPS.WOPS能够在利用本体描述用户兴趣模型的同时,进一步地将本体蕴涵的语义信息应用于个性化搜索的过程中.最后通过实验证明了基于加权本体的个性化搜索的有效性.  相似文献   
2.
在大型信息系统的设计中,访问控制一直是一项复杂的工作。基于角色的访问控制(RBAC)被推荐来代替传统的访问控制模型。应用到信息系统中时,需要解决RBAC的控制粒度问题。我们需要一个能够基于上下文进行细粒度访问控制的RBAC模型,即基于对象实例上下文上的访问控制。对现有的解决方案进行综述和比较,提出了使用会话期上下文检查的RBAC模型:RBACCCS。RBACCCS中用了参数化权限,在权限检查时用上下文变量实例化这些参数化权限,这样就解决了上下文的表示和上下文作用机制问题。最后对RBACCCS模型进行  相似文献   
3.
软件工程专业课程体系的研究与创新实践   总被引:1,自引:0,他引:1  
从软件工程教育的教学实际出发,在分析国际软件工程专业规范和总结国内软件工程专业教学实践的基础上,给出南京大学软件工程专业的课程体系,重点阐述侧重树立软件工程理念和培养软件系统构建能力的教学理念,详细讨论软件工程(SE)类课程的创新型设置方案和计算机(CS)类传统课程的改革方案。该课程体系在教育教学改革方面取得很好的成果,可供国际国内软件工程教学计划设计者参考。  相似文献   
4.
针对当前个性化中关联规则挖掘的一些问题,尤其是无法及时更新使用数据这一缺点,提出了一种有效的基于关联规则挖掘的个性化方法DPARM,它将用户兴趣模型的更新和在线推荐紧密结合,及时使用新的用户会话更新用户兴趣模型,从而使个性化系统能够更好反映用户访问模式的变换。使用http://www.cs.depaul.edu上的数据进行了实验,结果表明,该方法是有效可行的。  相似文献   
5.
唐哲  丁二玉  骆斌  陈世福 《计算机科学》2005,32(12):193-196
推荐系统(Recommender System)被电子商务站点用来向顾客提供信息以帮助顾客选择产品,其基本思想是以统计结果或者顾客以前的行为记录为依据,推测顾客未来可能的行为并给出相应的推荐。本文对基于传统技术和Web mining技术的推荐系统进行了简要综述,同时描述了基于Web mining技术的推荐系统的工作流程,重点分析了应用于推荐系统的各种具体Web mining技术及其算法比较。  相似文献   
6.
针对国内软件工程专业教育问题,全面分析国际软件工程专业教育知识体系SEEK和CBOK,并结合对国内高校教学实际的调查,提出软件工程本科教育知识体系的重构与求精方案。重构后的本科教育知识体系可以灵活适应国内各层次高校软件工程专业的教学诉求,并与国际研究生教育知识体系CBOK有效衔接,共同组成完整的软件工程教育知识体系,为我国软件工程教育设计者提供参考。  相似文献   
7.
基于Ontology的语义检索技术   总被引:13,自引:0,他引:13  
基于Ontology的语义检索是建立在语义网的基础上的检索技术。与传统的检索技术相比,它能提高检索的精度和覆盖率,减少了不相关的返回结果。文章首先介绍了语义网和Ontology的基本概念及如何创建基于Ontology的语义网,然后详细讨论了基于Ontology的语义检索的基本思想,基本结构及语言,最后描述了基于Ontology语义检索的应用系统,并分析了基于Ontology语义检索技术下一步的发展方向。  相似文献   
8.
一种面向对象的数据库访问控制模式   总被引:3,自引:0,他引:3  
用户访问控制是数据库应用系统需要解决的一个关键问题。该文提出了一个设计模式OPACD,它将用户数据抽象成对象中间件,并在此基础上将系统的控制功能分而治之,在解决复杂的数据库访问控制问题的同时,保证了系统的扩展性、适应性和可维护性。文章还描述了模式协作中涉及的两个关键算法,并进行了应用。  相似文献   
9.
工作流管理中基于规则策略的访问控制*   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出了一个工作流管理中基于规则策略的访问控制模型,给出了规则模型的集合表达和定义,重点分析了规则解释器的实现和关键算法,最后给出了一个应用.  相似文献   
10.
针对互联网站点信息海量和结构复杂的趋势,推荐系统被用来协助互联网用户方便快捷地找到所需信息,培养用户忠诚度。Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以Web挖掘技术在推荐系统中得到了越来越广泛的研究和应用。基于Web挖掘的推荐系统所使用的主要技术有聚类、关联规则、序列模式等等。然而,这些技术往往不能在推荐的准确性和覆盖范围方面做到两全。综合这几种技术,取其优点去其缺点,提出了一种新的算法(AIR算法)。通过基于实际使用数据的详尽的实验评估,可以证明该算法能够在准确性和覆盖范围方面明显提高推荐系统的整体性能。  相似文献   
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