基于中介器/包装器的联合数字图书馆集成信息检索机制

联合数字图书馆的目的就是为了实现信息的集成共享,给用户提供统一资源查询服务。提出了一种基于中介器 /包装器的联合数字图书集成信息检索机制,以RDF作为中间信息表示语言,完成查询转换和结果合成。此外描述了实现此机制的FDL集成信息检索系统,重点介绍了基于RDF的中介器、包装器产生模块的设计。并以原型系统为例,测试分析了系统性能。     

关联规则挖掘AprioriHybrid算法的研究和改进

分析了关联规则挖掘Apriori、AprioriTid和AprioriHybrid算法的优缺点,针对AprioriHybrid算法的瓶颈提出了一种使用支持度矩阵对频繁2项集快速验证的方法,并给出了一种简单易行,而又高效的逐步缩减交易数据库的方法,加快了对候选频繁k项集的验证速度,从而显著地提高AprioriHybrid算法的效率。     

数字图书馆的个性化服务

针对当前数字图书馆中服务的非主动性以及不能体现用户的兴趣爱好的问题,提出了个性化数字图书馆的服务模型,并对此模型进行了分析,对系统实现中的主要技术问题及解决策略进行了探讨。     

文本分类中的特征选取

研究了文本分类学习中的特征选取,主要集中在大幅度降维的评估函数,因为高维的特征集对分类学习未必全是重要的和有用的。还介绍了分类的一些方法及其特点。     

LTE系统上行保证服务质量的分组调度算法

为提高资源分配过程中不同速率需求的用户间公平性,结合正比公平算法,提出一种应用于第三代合作伙伴计划长期演进系统上行链路的分组调度算法。算法按照不同用户的速率需求分配资源,并在每次调度过程中使用动态变化的权重因子,避免出现速率需求高但瞬时信道状况差的用户分配过多的资源。仿真结果表明,该算法相对于正比公平算法更好地解决了不同用户间的公平性。     

层次编码视频传输中代理缓存技术的研究

分析了在Internet上进行实时视频流传输的不足,提出了将层次编码技术与代理缓存技术相结合的方法,对基于层次编码的缓存预取方法和替换方法进行了研究。根据视频流数据的特点,对缓存的命中率和访问频度进行了改进。     

Web使用挖掘的应用研究

Some effective and efficient knowledge patterns will be gained through searching, integrating, mining and analyzing on the Web. These useful knowledge patterns can help us to build so efficient Web site that WWW can ser-vice people well. In this paper we point out Web Usage Mining process influenced by Web site structure and content,and introduce the application of Web Usage mining in E-commerce. In the end a example of Web Usage Mining is given.     

基于语义对象模型的无结构化数据集成的研究

数据集成是为了屏蔽数据的异构性,以一种统一的接口访问数据源中的数据。由于无结构化数据没有外在的模式定义,因此基于模式的集成不能适用于流媒体、图形、图像等无结构化数据的集成。该文借鉴面向对象建模方法的思想,提出了语义对象模型的概念,并基于该模型描述了一个集成应用系统的体系结构。     

无标记训练样本的Web文本分类方法

在文本分类中获得有类别标记训练样本的代价是很高昂的,本文针对这个问题对传统的模糊聚类方法进行改进,提出模糊划分聚类方法FPCM,将聚类的无监督性和样本的先验知识结合起来,通过相似度度量聚类相关文本,取得比较客观的簇和少量标记文本,为监督学习找到分类依据,并结合朴素贝叶斯增量学习方式进行分类器的学习.本文进一步用估计分类误差损失的方法平衡选取候选样本,提高了分类准确率,实现了应用范围更加广泛的无标记文本分类学习模型.     

支持向量机在网页信息分类中的应用研究

针对日益膨胀的网络信息,为方便用户准确定位所需的信息,将支持向量机(SVM)与二叉决策树结合起来进行网页信息的分类,并在构造决策支持向量机分类模型的基础上,进一步结合聚类的方法,解决多类分类问题,减少支持向量机的训练样本数,提高分类训练速度和分类准确率.