基于机群和多层软件体系结构的电子商务系统构造方法

构造高可靠性的电子商务系统，不能单从硬件或软件的角度考虑，而必须从硬件和软件的体系结构出发，充分利用它们的特点，编写适合于这种体系结构的应用程序。只有这样，才能提高系统的综合性能。本文在分析机群技术和N层软件体系结构的基础上，介绍了基于机群和N层体系结构的电子商务系统构建技术和方法。     

基于ACV约束的序列模式挖掘算法

针对变值数据环境下的序列模式挖掘问题进行研究,提出一种针对变值数据的约束(ACV约束),用于表达用户在变值数据环境下对序列模式聚集特征的要求。在此基础上,提出一种基于ACV约束的序列模式挖掘算法,利用ACV约束的性质有效削减搜索空间。在用IBM数据生成器产生的序列数据以及真实数据上的实验结果表明,该算法能够有效利用ACV约束对无用的候选序列模式进行剪枝,减少冗余的搜索空间并提高挖掘效率。     

一种检测兴趣漂移的图结构推荐系统

协同过滤是构造推荐系统最有效的方法之一.其中,基于图结构推荐方法成为近来协同过滤的研究热点.基于图结构的方法视用户和项为图的结点,并利用图理论去计算用户和项之间的相似度.尽管人们对图结构推荐系统开展了很多的研究和应用,然而这些研究都认为用户的兴趣是保持不变的,所以不能够根据用户兴趣的相关变化做出合理推荐.本文提出一种新的可以检测用户兴趣漂移的图结构推荐系统.首先,设计了一个新的兴趣漂移检测方法,它可以有效地检测出用户兴趣在何时发生了哪种变化.其次,根据用户的兴趣序列,对评分项进行加权并构造用户特征向量.最后,整合二部投影与随机游走进行项推荐.在标准数据集MovieLens上的测试表明算法优于两个图结构推荐方法和一个评分时间加权的协同过滤方法.     

基于Web Service的B2B电子商务环境构建技术

基于传统技术构建的B2B环境，存在着软件接口复杂和难以发现商业机会等方面的弊端，作为下一代Web标志性技术的Web Service，不仅可以有效地解决B2B中存在的软件接口问题，利用统一描述，发现和集成（UDDI）协议，还可以将服务供求双方有机地形成商业供求链，从而大大增加了商业机会，该文在分析WebServic,UDDI等协议的基础上，介绍了构建基于WebService的系统构建技术和方法。     

交互式遗传算法中用户评估质量和收敛性能提高

交互式遗传算法主要是针对一些应用领域存在的适应度函数难以明确表达的问题,通过用户参与遗传操作过程,对进化个体进行评估以代替计算过程的一种改进方法。但交互式遗传算法存在的主要问题是:当遗传操作的收敛速度慢时,用户需对大量个体进行评估,尤其是在个体间相似程度较高时,容易产生疲劳现象。针对这种问题,本文提出三种方法来提高收敛性及评估过程的质量。在人脸图形上所做的实验结果表明,算法可以有效地缓解用户的疲劳问题。     

基于分形维数和蚁群算法的属性选择方法

属性选择在机器学习和数据挖掘领域起着重要作用,通常作为一个主要的预处理步骤.本文提出一种利用分形维数和蚁群算法进行属性选择的方法.在该方法中分形维数作为属性选择的评价机制,利用蚁群算法的正反馈机制加速属性选择的过程.为了分析结果的有效性,利用SVM分类算法和K-fold交叉验证相结合的方法对4个数据集属性选择前后的分类性能进行测试.实验结果表明该方法具有较好的性能,它能在较短的时间里找到较优的属性子集,并大大降低了数据集的维数.     

基于分形维数的数据挖掘技术研究综述

分形维数在数据挖掘领域起着非常特殊的作用,它能有效地描述数据集,能反映复杂数据集中隐藏的规律性,基于分形维数的数据挖掘技术研究越来越受到人们的广泛关注.本文首先介绍了数据集的分形维数,进而在此基础上重点介绍了几种基于分形维数的数据挖掘技术,并对每种技术的特点进行了阐述,最后指出今后的发展方向.