数据挖掘综述

数据挖掘技术是一个新兴的、非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域.本文结合具体实例,从概念、方法、特点、任务、过程、应用以及所面临的挑战等各方面对其作了较详细的评述.     

数据仓库在企业中应用的研究

分析了数据仓库的特点、体系结构及实现的方法,并以分销资源计划管理系统（ＤＲＰ）中的销售分析为例说明面向主题的数据仓库的构建方法,另外还给出了实现分布式数据提取的方法。     

面向对象的网络聊天服务器系统的设计

网上卿天可以交流思想,也可以使某些具有分支机构的公司的员工跨区域进行实时的沟通,这里采用了面向对象的方法,设施实现了一个即时消息 网络协议的设计和程序架构的实现。     

发扬求是创新精神 努力提高教学质量

一年多以来,在校长和党委的领导和怀下,在各系的支持下,在求是创新思想指导下,浙大在调整专业设置和结构,加强课程建设;在巩固基础课教学与提高实践教学;在因材施教;在严格学籍管理;在辅修和“3·1·1”教学方式等方面均提出了一系列深化改革的措施,并取得了可喜的成绩。在这种情况下,必须看到,教育改革是一个过程、方案、设想都仅仅是     

主动peer-to-peer网络架构

针对当前peer-to-peer(P2P)网络只能通过固定的协议和服务有限地利用节点资源的弱点提出了主动P2P网络(APN)架构.结合P2P网络技术和主动网络技术,核心思想是把P2P网络的服务和协议代码封装在数据包中,随着数据包一起传送,并由需要的节点加载和执行,由此完成服务和协议的动态扩充和部署.通过在APN上部署自动代码理解和查询系统,验证了APN比现有P2P网络更能充分利用节点资源,更灵活,易于管理,同时,APN在安全性和性能方面的相对降低是可接受的.     

一种挖掘关联规则的高效增量式更新算法

对事务数据库增加记录时的关联规则维护问题进行了研究,在分析现有算法的基础上,提出了一个高效的增量式更新算法EUAR。与同类算法相比,算法EUAR通过减少对已有数据库的扫描次数和采用有效的候选集剪枝算法,提高其执行效率。测试结果表明,算法EUAR是可行且有效的。     

一个线性的启发式图搜索算法

本文描述了一个能够改善启发函数的启发式图搜索算法。它利用搜索过程中的信息,改动启发函数 h,保持搜索树上始终满足单调限制条件,使算法的最坏复杂度从 B′的 O(N~2)(L.Mér(?),1984)降为 O(N)。本文还证明了新算法的可采纳性、线性的复杂度,并同算法 B′作了性能比较。     

分布式IDSS系统中基于客户／服务器思想的消息机制

本文提出了一种基于客户／服务器思想的消息机制，并讨论了该机制的作用和区别于一般客户／服务器的优势。     

用于表示知识的形式文法

本文提出了一个所谓的关系-属性-程序文法,用它作为知识表示模型。该文法具有各种知识表示方法的优点,能有效地表示上下文环境、专有知识和控制信息,可以描述产生式系统、语义网络、框架等使用最多的知识表示方法,并将上述知识表示方法统一起来,阐明了该文法表示知识所具有的能力。     

序列模式增量式更新的快速算法

在原有序列模式挖掘算法基础上,提出了序列模式增量式更新的快速算法SPIU.算法充分利用原有的挖掘结果,并对候选序列集合进行有效地剪枝.测试结果表明,算法是正确和高效的,具有良好的扩放性.