数据挖掘技术在企业中的应用

本文在简要地介绍了数据挖掘的定义，目的和方法。提出了在多维数据库的基础上用数据挖掘技术提高企业信息管理水平的方法。     

数据挖掘技术在教学评价中的应用

数据挖掘技术是在海量数据中提取有用信息的有效手段,它被广泛应用于经济效益巨大的金融、商业等领域,而在教学评价中应用较少,这使得一些对教学效果有较大影响的因素往往被忽视。该文介绍了把数据挖掘技术引入网上教学评价中的有益尝试。     

基于贝叶斯网络模型的用户兴趣联合推送

The association push of interesting information is implemented according to the information that other users with similar interests have read, the refore user can easily find high quality interesting information from the immense Web information. The association push of interesting information based on Bayesian network model ispresented in this paper, it stores the conditional probability and semantic meaning between the terms, so the similarity between the users' interests and the similarity between the user's interest and document can be computed according to the semantic meaning of the terms, therefore the association push of interesting information can beimplemented. The experience result indicates this method is effective.     

模糊聚类在数量型关联规则提取中的应用

关系数据库中数量属性的关联规则挖掘问题是经常要遇到的问题。该文利用改进的FCM进行模糊聚类，主要是解决FCM算法的局部极小问题。利用聚类的结果可以使数量型属性关联规则向类别型属性转换，类别型属性再转化为布尔型属性，这样，便可以从许多关联规则的挖掘方法中找出有意义的规则。     

IP安全体系及实现

IPsec是一种基于IP层的加密安全体制，为IP及上层协议提供透明的安全保护。本文主要论述了Ipsec的理论体系及几种常用的实现方式，并给出在Windows NT和Linux平台上的两种具体实现。     

基于关联规则的数据挖掘技术的快速算法

提出了一种改进的Apriori算法的数据挖掘模式，探讨了对其中的生成候选频繁项目集、生成强关联规则等几个关健步骤运用标准SQL语言的算法实现。     

基于有向项集图的频繁集挖掘优化算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究中一个非常重要的研究领域。文章利用有向项集图(DISG)来存储有关频繁项集的信息，提出了利用深度优先的策略进行搜索的频繁项集挖掘的优先算法UDBDG(Updated DFS Based DISG)。最后分析了算法在时间和空间上的复杂度并以mushroom数据库为例进行了试验。试验结果证明算法对于处理稠密集数据是有效的。     

一种高效的因特网密钥交换协议(IKE)的研究与实现

KE协议是因特网安全协议IPSec的重要组件,它的高效实现对整个IPSEC协议具有重要意义。论文分析了目前通用的IKE协议实现方案,针对其协商状态和安全连接(SA)素材分离的缺点,给出了一种基于保护套件封装的IKE实现,并对该实现进行了性能测试和分析,测试结果表明该实现是一种高效、合理的IKE协议系统。     

新颖度--关联规则的评价指标

提出了度量所发现的规则的新颖性的指标——新颖度，给出了它的构造方法和具体的算法实现，并通过实例进行了说明。     

基于多媒体数据库的关联规则挖掘系统模型

提出了一种多媒体数据库的关联规则挖掘系统模型。介绍了模型的组成，分述了特征提取组件、特征库、挖掘部件3个主要部分，并且介绍了主要的挖掘算法。