《信息保障与安全》课程教学改革探索

目前绝大多数高校都将《信息保障与安全》课程作为计算机科学与技术及相关专业的专业必修课程面向高年级的学生开设。针对计算机科学与技术专业．讨论突出专业特色和专业方向的教学改革措施．着重从教学内容的安排．多种教学方式的联合使用和实验实训项目的设置等方面进行教学改革探索。有利于培养符合专业特色、具有较强综合应用能力和研究创新意识的人才。     

基于改进用户浏览行为量化分析的兴趣网页获取

在大量的Web个性化服务模型或系统中,用户兴趣模型均是通过挖掘用户浏览历史网页获得的。因此从大量的浏览历史里获取用户兴趣网页对于Web个性化服务模型或系统十分重要。该文通过对用户浏览行为进行量化分析来判断兴趣网页,目的是为后续的用户兴趣建模提供准确的挖掘对象。在原有量化分析方法的基础上,该文对浏览行为的贡献值进行归一化,减少需要确定的参数,在一定程度上提高了算法的运行效率,使算法具有更好的可行性。     

面向Web检索服务的个性化词典的研究与实现

为了更好地向用户提供个性化的Web检索服务,实现了一种改进的个性化词典的生成算法——IGAUPD,用于在用户浏览的大量兴趣网页中挖掘出真正符合用户兴趣的词语,以此缩小传统词库的容量,使得在用户兴趣建模时,能更快更准确地形成兴趣网页的特征描述,并更好地支持个性化检索。IGAUPD算法采用新的词权计算公式IWTUPD,以更好地描述词语在网页集中的重要性,有效排除频繁词。最后,用实验验证了由IGAUPD算法生成的个性化词典的优势。     

基于修正TF-IDF的搜索引擎查询扩展模型

本文对已有的个性化服务模型加以改进,介绍了一种基于修正TF-IDF的搜索引擎查询扩展模型。该模型主要将词权的计算方式由简单的频度替换为修正的TF-IDF公式。修正的TF-IDF公式能够更准确的表示词在不同文档和类别中的重要程度,体现不同类别中,同一词的权重差异性。实验表明,利用该模型,能够为用户提供有效可行的个性化服务。     

基于浏览行为量化分析的兴趣网页提取

提出了一种基于用户浏览行为、参数自适应的用户兴趣网页提取方法.该方法使用自动提取为主、人工提取为辅的分析技术,并采用BHO(浏览器助手对象)与钩子技术相结合的方式进行用户兴趣网页提取.实验结果表明,该方法具有较好的提取准确性.