“ORACLE数据库”课程教学方法及其目标的探讨

介绍了“ORACLE数据库”课程的目标以及教学方法,致力于理论基础知识、提出加强实践训练,理论联系实际的教学观念．,最后给出一些教学方法的深度研究。     

动态挖掘进程内在机制研究

针对动态挖掘进程内在运行机理,通过对动态挖掘进程中不同挖掘任务的优化分析以及动态挖掘进程和生物免疫过程之间的对比分析,提出了动态挖掘进程的eDMP机制;定义健壮型协调器,融合进化计算和免疫算法,设计了eDMP机制的实现方案;在理论分析和方案设计的基础上,给出了eDMP机制的一般流程。实验结果表明,eDMP机制及其实现方案在解决动态挖掘问题上有效、适用。     

基于Big 6模式的Web网站研究

网站内容建设是直接关乎网站构建成败的关键因素之一.从高校研究所网站建设的自身特殊性与需求出发,结合Big 6信息问题解决模式,提出了一种全新的Web网站构建模型,弥补了传统网站构架模型在内容建设上的不足,为高校自主建立研究所网站提供了一个有效的模式.     

面向企业的ERP数据挖掘系统设计

设计面向ERP数据挖掘的一般结构框架。将ERP原理与数据挖掘技术相结合应用到企业ERP中销售、客户和产品这三个模块,提出企业ERP数据挖掘的实现方法,分析销售、客户和产品数据挖掘的系统框架,完成概念模型、逻辑模型和物理模型的设计工作。并用SQL和JAVA语言发展为面向ERP数据挖掘系统。该系统在实际应用中,将企业的实际...     

赖斯文本类型论在英文影视片名翻译中的应用

德国翻译理论家赖斯根据语言的功能对文本的类型进行了划分,提出了文本类型理论。根据这个划分,影视作品属于操作型文本。将文本类型理论应用于英语影视片名翻译,分析了片名翻译的信息功能、审美功能、文化功能及呼吁功能,从而得出结论:译者在翻译片名过程中须结合观众的文化背景、审美情趣和期待视野来译出符合目的语观众口味的作品。     

Web 日志挖掘中模糊C均值聚类研究

Web日志挖掘就是通过一定的方法分析Web日志数据,发现用户的访问习惯,帮助管理人员改进Web站点的性能和结构,提高用户获取知识的质量和速度.笔者首先在Web日志挖掘的背景下分析了模糊C均值聚类算法的缺陷,针对其的不足,在粗糙集理论的支持下,介绍属性信息量的概念,并通过计算待聚类对象的属性权值,区分重要性属性和噪音属性...     

基于多样化进化策略的基因表达式编程算法

针对传统GEP（Gene Expression Programming）算法的未成熟收敛以及陷入局部最优问题,提出一种基于多样化进化策略的基因表达式编程算法（DS-GEP：Gene Expression Programming based on diversified develop-ment strategy）。该算法通过基因空间均匀分布策略,自适应地交叉和变异算子以及淘汰算子等方法,对种群给予不同的进化策略,以保持种群的多样性,从而增强算法的寻优能力。通过对函数挖掘的实验证明,多样化进化策略各个部分均对改善挖掘效率发挥了作用,提高了DS-GEP函数挖掘算法的成功率。与传统GEP算法相比较,该算法的平均成功进化代数缩短了11%,成功进化时间缩短了8%,进化成功率提高了20%。     

基于本体及相似度的文本聚类研究*

为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类忽略概念的内涵及缺少概念间的联系,设计和改进了基于本体和相似度的文本聚类方法TCBOS(text clustering based on ontology and similarity)。研究了文本预处理及分词的方法,设计了用有限状态自动机来自动提取概念和关系的方法,对概念语义扩展和相似度计算方法进行了改进和完善,通过应用本体的语义相似度来度量文档间相近程度,完善了根据相似度进行文本聚类的K中心点算法。实验证明,该方法从聚类的准确性和聚类的关联度方     

基于Web日志挖掘的客户访问兴趣分析

数据预处理是Web日志挖掘中的一项关键技术,如何分析客户访问兴趣是Web挖掘中的一个重要研究课题。概述了Web日志挖掘的概念、方法和步骤,重点分析了数据预处理的主要步骤及其实现技术,考虑客户访问路径和浏览时间长度等因素,给出并计算分析了网站用户的访问兴趣的方法。汽修之家网站日志的实际测试结果表明了该方法的有效性。     

数据挖掘算法和研究方向

在面对海量数据源如何进行有效数据的查询与分析,数据挖掘技术对发现和挖掘海量数据的规律和模式有着独特的优势。本文简要介绍了当前数据挖掘过程与算法,并对未来研究方面进行了探讨。