基于统计的音乐摘要研究

随着Intemet的发展,大量音乐资源在网络上涌现,对音乐资源进行有效检索标识是很有必要的,而摘要的意义显得尤为重要.音乐摘要是文本摘要研究在音乐检索领域的一个比较新的应用.综合使用统计相关原理和文本挖掘相关研究理念,对音乐资源进行一定研究,为音乐检索提供新的参考.     

数据挖掘在教学系统中的应用

教务管理系统作为数字化校园重要组成部分之一,是涉及教务管理各环节、面向学校各部门以及各层次用户的多模块综合管理信息系统。在使用中会产生大量的有用的和无用的数据,可以通过数据挖掘技术来对这些数据进行分析,从而达到高效、人性化的管理。     

Link Prediction based on Structural Properties of Online Social Networks

Question-Answering Bulletin Boards (QABB), such as Yahoo! Answers and Windows Live QnA, are gaining popularity recently. Questions are submitted on QABB and let somebody in the internet answer them. Communications on QABB connect users, and the overall connections can be regarded as a social network. If the evolution of social networks can be predicted, it is quite useful for encouraging communications among users. Link prediction on QABB can be used for recommendation to potential answerers. Previous approaches for link prediction based on structural properties do not take weights of links into account. This paper describes an improved method for predicting links based on weighted proximity measures of social networks. The method is based on an assumption that proximities between nodes can be estimated better by using both graph proximity measures and the weights of existing links in a social network. In order to show the effectiveness of our method, the data of Yahoo! Chiebukuro (Japanese Yahoo! Answers) are used for our experiments. The results show that our method outperforms previous approaches, especially when target social networks are sufficiently dense.

Distributed probabilistic inferencing in sensor networks using variational approximation

This paper considers the problem of distributed inferencing in a sensor network. It particularly explores the probabilistic inferencing problem in the context of a distributed Boltzmann machine-based framework for monitoring the network. The paper offers a variational mean-field approach to develop communication-efficient local algorithm for variational inferencing in distributed environments (VIDE). It compares the performance of the proposed approximate variational technique with respect to the exact and centralized techniques. It shows that the VIDE offers a much more communication-efficient solution at very little cost in terms of the accuracy. It also offers experimental results in order to substantiate the scalability of the proposed algorithm.     

数据挖掘在仓库物资补给预测中的应用研究

介绍使用数据挖掘工具SQL Server 2005 Data Mining、SPSS／Clementine进行仓库物资补给预测的方法和步骤并就使用两种教据挖掘工具,利用不同的挖掘算法进行物资补给预测的结果进行比对分析,以便使库存数量和成本之间取得平衡。     

基于Web挖掘的PCWS模型研究

在讨论Web日志挖掘问题的困难与现状的基础上,根据日志挖掘的特点和方法,着重提出了一种能自适应改变网站链接拓扑结构的模型:PCWS模型,它充分地利用了现有的算法,对模型中的每一部分进行了探究,描述了实现的方法。可以自适应不同的用户群,以简便用户访问网页。最后,具体介绍了利用该模型进行日志文件预处理,用户识别,会话识别,挖掘用户路径和序列模式识别的方法,并给出试验结果。目前,针对模型进行了初步的实现,效果良好,为进一步研究Web挖掘奠定了基础。     

数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用探析

该文介绍了入侵检测的重要性以及传统入侵检测的类型和局限性,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性。提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并对系统结构及各部分的功能进行了分析。该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征,提高了整个系统的性能和安全性。     

基于PCC控制的变频电牵引采煤机

该文从控制系统、硬件和软件设计三个方面着手,详细介绍了西安煤矿机械有限公司基于PCC开发的新型采煤机电气控制系统。     

P2P网络中的数据挖掘

在分析了现有分布式数据挖掘算法的运行机制和P2P技术具有无中心、不同步等特点的基础上,通过扩展经典K-mean算法的迭代过程,设计了一种能够用于P2P网络的分布式数据挖掘算法。该算法只需要在直接相连的节点间传递数据,并且能使每个节点上的数据按照全局聚类的结果聚合。最后用模拟实验验证了该算法的有效性。