Web数据挖掘在个性化推荐服务的应用

随着Internet的迅速发展和普及,人们在网络上开展的活动也越来越多,尤其是电子商务的兴起,使得网上购物逐渐成为一种时尚.然而由于互联网上的信息量日益增长,人们面对这些庞大的信息感到无所适从,花费大量时间在搜寻信息上,因此如何为用户提供更好的服务变得非常迫切.本文以数据挖掘理论为基础,分析和探讨了关联规则挖掘算法并应用该方法实现web个性化推荐服务.     

趋势科技 “闪电杀毒手”全面升级

近日,趋势科技正式发布了闪电杀毒手2.5版,提供了全新的一站式免费杀毒服务,主要包括快速智能检测,木马群智能关联分析,强杀技术。闪电杀毒手2.5采用了趋势全球最新的研究和创新成果,可以快速诊断系统中存在的可疑病毒,通过业界独一无二的行为追踪技术找出木马群,用全球领先的强杀引擎将其一网打尽。同时,闪电杀毒手2．5版本还提供了恶评插件的快速清理USB病毒和ARP病毒的实时防护等能力。     

妙方解难

EXE文件关联出错的解决办法,浏览器提速妙法,简单修复IE标题栏及主页地址,更换主板不装系统的方法     

基于多源数据融合与设备相似性的高压开关柜评价模型北大核心CSCD

针对目前高压开关柜运行评价大多只是对单一设备进行评价的问题,提出了一种基于多源信息融合,利用设备相似性,使用阈值判断与灰色关联分析的状态评价模型。首先通过带电检测数据、设备信息、设备缺陷三方面,进行多源信息融合并构建开关柜运行状态评价指标体系;然后将三角模糊引入层次分析法,计算指标的权重;考虑到短板效应,引入阈值判断;最后,利用灰色关联分析法,将设备运行环境及状态相近的开关柜进行横向对比及排序,并实现了同时对多台设备的运行趋势分析。通过算例分析,上述方法能更加准确地评估设备的运行状态,为设备检修及维护提供更多的依据。     

基于约束的多维Apriori改进算法

针对经典多维关联规则挖掘算法执行效率不高、存在冗余规则的不足,提出基于约束的多维Apriori改进算法,在多维Apriori算法的基础上,将用户约束引入挖掘过程,根据关于谓词的约束产生用户感兴趣的频繁谓词集,并以此为依据删减事务集。该算法一方面通过用户约束大大缩减了候选谓词集的产生,另一方面经过删减的事务集也降低了扫描数据库的开销,最终实现了挖掘效率的提高以及冗余规则的减少。应用该算法在FPGA代码缺陷事务集上进行对比实验,实验结果证明了该算法相比多维Apriori算法,在搜索效率以及挖掘结果的准确性方面均得到了改善,有效提高了FPGA代码缺陷分析的准确性。     

修改系统注册表权限加强对木马病毒的防范

大部分的木马及部分的病毒是通过注册表的自启动项或文件关联或通过系统服务实现自启动的,那是否有一种方法可以防止木马或病毒修改注册表项及增加服务呢？ windows2000／XP／2003的注册表是可以设置权限的,只是我们比较少用到。设置以下注册表键的权限：     

基于LDA模型的新闻话题的演化

新闻话题及演化的研究可以帮助人们快速了解和获取新闻内容。提出了一种挖掘新闻话题随时间变化的方法,通过话题抽取和话题关联实现话题的演化。首先应用LDA(Latent Dirichlet Allocation Model)对不同时间段的文集进行话题的自动抽取,话题数目在不同时间段是可变的;计算相邻时间段中任意两个话题的分布距离实现话题的关联。实验结果证明该方法不但可以描述同一个话题随时间的演化过程,还可以描述话题内容随时间的变化,反映了话题(或子话题)之间多对多的演化关系。     

语义驱动的关联规则挖掘算法研究

为了使传统的关联规则挖掘算法在结合到具体领域时具有更强的适应性,提出了DS-Apriori算法。该算法建立在语义本体的基础上,根据项集内部的语义相关度动态的确定该项集的最小支持度,并采用了项集语义相关度的增量计算方法。实验结果表明,DS-Apriori算法在很大程度上提高了关联规则挖掘算法的效率和效果。     

基于灰色关联分析法的软件缺陷类型预测

灰色关联分析法是一种描述元素之间影响程度的分析法,适合于小项目数据集。小项目数据集制约着传统的软件缺陷类型的预测方法,使得预测的结果往往不够准确和可靠。因此在灰色关联分析法的基础上提出了特征子集选择、异常工程检测以及软件缺陷类型预测3种方法。通过实验的分析对比,验证了在灰色关联分析法的基础上,提出的软件缺陷类型预测方法的准确性和可靠性。     

数据挖掘技术在物流管理信息中的应用

物流系统是一个复杂而庞大的系统,其包括仓储、运输、装卸、搬运、包装、加工、配送和物流信息等,其每个环节所含有的信息量都非常大。如何及时有效地对这些物流数据进行处理是当前的重要任务,其需要一种全新的数据分析技术。数据挖掘技术能够实现对庞大而复杂数据的有效处理,因为该数据技术是一种能够从庞大的数据信息中提炼出有用信息的一种工具。目前,国内物流领域对数据仓库、数据挖掘技术研究应用还比较落后,物流系统中的优势无法被体现出来。数据挖掘技术的一个重要组成部分是关联规则分析,其主要研究如何从大量的数据中提炼出已被隐藏的并富有趣味的规律性东西。