即时消息传递系统的安全性

即时消息传递(IM——Installt messaging)是Internet上日渐普及的一种通信方法。在介绍IM系统工作方式的基础上，讨论了当前IM系统由于设计上的脆弱性而导致的各种潜在的安全威胁，对如何保障IM系统的安全提出了一些方法和建议。     

可计算大容量知识库系统设计

对AI应用系统中大容量知识库系统建设涉及的知识表示和组织存储这两个相关联的核心问题进行了研究，提出了基于广义规则的知识表示模式、森林状的逻辑组织结构以及统一的数据存储结构，初步形成了一种大容量知识库系统的设计方案，在此基础上进行了相关实验和分析。     

一种改进的即时消息传递系统认证方案

即时消息传递（IM—Instant messaging）是Internet上日渐普及的一种通信方法。在介绍IM系统工作方式的基础上,详。细分析了当前IM系统在认证方案上的不足以及由此引起的潜在安全威胁。结合数据摘要技术和一次性口令认证方法,对IM系统层对层文件传输提出了一种改进的系统认证方案。该方案面向企业级应用,能够满足安全性要求较高的领域。     

一个并行的文本聚类混合算法

针对海量文本聚类中面临的海量性、高维性以及聚类结果的可描述性难题,提出了一个并行的文本聚类混合算法parSHDC.该算法采用纵向的方式在多个处理机间划分数据集,根据频繁词集生成粗聚类,然后利用并行k-means算法精化粗聚类从而得到最终结果,并由k个频繁词集对聚簇提供描述.与另外两个并行聚类算法通过实验进行比较,parSHDC具有更好的并行性和对数据规模的适应性,且可以生成更高质量的聚类.     

GSM短信模块开发及其应用

为了扩展监控系统报警方式，对基于GSM短信进行通信的技术进行了研究。基于SIEMENSTC35I核心模块，研制了一种GSM办公终端硬件，可通过电脑控制设备完成普通短信收发。对办公终端的控制方法进行封装，提供了动态链接库和数据库中间件两种二次开发接口。压力测试和实际应用表明，该GSM模块达到400-600条短信／小时的吞吐能力，具有一定的实际使用价值。     

基于类标号扩展的半监督特征选择算法

特征选择是数据挖掘、机器学习等领域的重要内容,在缺乏已标记样本的情况下,如何有效选择特征是一个非常值得研究的问题。基于集合间相关度与自相关度的定义,提出了一种新颖的半监督特征选择方法,从原始、少量、且已标记的训练样本出发,通过扩展类标号得到最终的聚类效果,采用复合的评价方法作为衡量特征子集的标准。大量实验结果表明,该算法是有效的。     

更新数据流上的连续Skyline计算

本文考虑＂更新数据流＂场景下的连续Skyline计算问题。在该环境下,数据不再满足＂先进先出＂特性,使得传统基于滑动窗口数据流上的连续Skyline计算方法不再适用。在对问题进行了形式化描述后,本文提出了基本算法BUSM,在分析其不足的基础上提出了一种网格索引数据结构,基于该结构提出了GUSM算法。该算法利用了更新数据流中删除和添加操作成对同时出现的特性,以网格为单位表示影响区域并进行快速排除预处理。理论分析和实验结果证明了上述方法在更新数据流上连续计算Skyline的有效性。     

试析亲属间盗窃的法律规制

亲属间盗窃是发生在亲属间的一种特殊型犯罪,与普通盗窃罪相比具有自身的特性。当今社会,亲属间盗窃越来越多的发生,而我国的刑法对这种犯罪并没有明确的规定,相关司法解释又很抽象笼统。本文的主要思路是先总结各国对亲属间盗窃犯罪的处罚模式。对我国的司法解释进行简单评析,指出其中的不足并提出完善建议。     

基于认知模型的通用多概念精化学习算法

在分析了幼儿认知活动的一般过程基础上，抽象出一个概念学习的认知模型，提出了一个面向通用问题的多概念精化学习算法．与经典的概念学习方法作了比较，说明了该算法的优点．     

扩展向量空间上的短语消息聚类

基于互联网或移动网的即时通信成为一种广泛应用的大众通信方式.对即时短语消息内容进行聚类可以分析短语消息的内容特征,从而跟踪或发现当前的热门话题,预防或审计犯罪活动,也可以协助建立其他数据挖掘应用.针对短语消息内容短、关键词出现次数少,甚至主题关键词隐藏在上下文或短语会话里的特点,提出了WR-KMeans聚类方法,自动将主体间的交互短语消息合成为会话,使聚类分析对象的内容更长,上下文信息更丰富;对于不在会话中出现,但与会话中的词具有较强语义关系的词,将其扩充进会话的表示向量,从而避免因关键词稀少造成的相似度偏差.WR-KMeans在这种扩展的会话向量集上进行聚类.通过实验与另外两个常用的聚类算法进行比较,WR-KMeans生成的聚类结果具有更好的质量.