基于Web日志的数据挖掘聚类算法研究及应用

针对FCM算法主要应用于点数据聚类,不能直接处理关系型数据的缺点。本文提出了一种基于Web日志的数据挖掘聚类算法,首先对FCM算法进行改进使其能够处理关系型数据,并对算法进行了健壮性改进。然后针对传统FCM算法需要在没有先验知识的基础上,事先确定聚类类别数的缺点,引入了竞争凝聚算法(CA),与FCM算法相结合,形成了CAFCM算法,使之能够自动确定最佳分类类别数。实验表明,CA-FCM算法的挖掘结果与FCM算法的结果相近,在用户访问会话数量不太大时性能优于FCM算法。     

天津市地震局值班日志管理系统的设计与实现

本文采用J2EE技术和B/S架构,以Tomcat作为Web容器,以MySQL为数据库设计与开发了一个震情值班日志管理系统,提高了值班员的值班工作效率,推动了我局的无纸化办公,节省了大量人力、物力资源。将我局震情值班的管理工作推进了一大步。     

数据库日志信息源监测方法的研究与实现以SQL Server数据库为例

随着信息时代的到来,数据集成技术发挥着越来越重要的作用。一般情况下,数据集成系统的组成部分包括监视智能代理与集成器两个方面,其中监视智能代理最为重要的作用就是对信息源的数据变化进行有效监测。监测方法多种多样,本文针对基于SQL Server数据库日志的信息源监测方法进行了研究,指出了通过对SQL Server数据库日志的分析与研究,实现对数据库的更新检测。     

基于Hadoop的分布式日志分析系统设计与实现

网络日志解析是确保监控系统稳定运行和检测故障的重要任务之一。然而,日志文件的数据量庞大,数据格式也相对复杂,难以手动处理。在此背景下,对基于Hadoop分布式计算框架的网络日志分析系统的设计和实现进行了研究,通过将数据分解成块,并通过多台计算机并行处理数据块来提高数据处理速度和效率。系统使用了Hadoop的MapReduce编程模型来实现网络日志数据的解析和处理。实验结果表明,相比传统方法,该系统具有更高的数据处理速度和可伸缩性,证明其有效性和实用性。     

基于相关性反馈的开源系统跨层需求追踪方法

大型复杂软件系统的需求分析与生成是一个由上而下逐层分解的过程,跨层需求间追踪关系的构建对于项目的管理、开发与演化都至关重要.开源系统的松耦合贡献方式需要每位参与者能便捷地理解需求的来龙去脉及需求状态,这依赖跨层需求间的追踪.问题描述日志是开源系统中需求的常见呈现方式,其无固定模板要求,内容多样(含文本、代码、调试信息等),术语使用自由,跨层需求间抽象层次大,给自动追踪带来极大的挑战.提出一种面向关键特征维度的相关性反馈方法,通过静态分析项目代码结构,抽取代码相关术语及其间的关联强度,构建代码词汇库,以缓解跨层需求的抽象层次差距及用语不统一的问题;通过度量词汇对需求描述的重要性并基于此筛选关键特征维度,以对查询语句进行针对性的优化,有效减少需求描述长度、内容形式等方面的噪音.通过在3个开源系统需求集上针对两个场景的实验,表明所提方法相比基线方法在跨层需求追踪方面的优越性,相比VSM、Standard Rocchio和Trace BERT, F2值的最大提升分别可达29.01%、7.45%和59.21%.     

内存数据库故障恢复策略研究

内存数据库存在于易失性内存中,数据较易丢失,故障恢复部件至关重要。考虑系统环境限制,设计了一种利用日志与影子页面技术相结合的系统恢复模型,讨论了日志协议、模糊检查点策略、重装算法、恢复技术等模块的实现方法。该方法无需额外硬件的支持,日志记录数量少,检查点与事务处理并发执行,重装和恢复过程快速,极大地提高了内存数据库的恢复效率。     

Web挖掘技术及其在网络教学评价中的应用

结合W eb日志挖掘技术和数据立方体技术应用于网络教学评价体系,以网络教学体系的W eb服务端和客户端的日志作为数据源,使用数据挖掘技术采集有用的数据进行分析抽取,建立数据库,再应用数据立方体技术、OLAP进行分析处理,得到所需的评价结果。结果表明,此算法可以客观的评价网络教学结果。     

评测Web使用分析中会话识别的准确度

目前用于用户会话识别的方法主要有两类:基于时限的会话识别和与拓扑结构(超链接)结合的会话识别,这两类方法都是在用户识别的基础上对用户活动作出猜测而得到的。该文提出了一套用于对这些启发式方法所获得的数据的准确程度进行量化的评测系统,不同的估测方法反映不同的数据挖掘应用的需要。最后通过一个实际站点的数据说明了评测系统的识别结果是准确的。     

提高独立学院制药工程专业生产实习日志质量的探索

生产实习是制药工程专业教学计划的重要组成部分,生产实习日志是对生产实习进行过程管理的重要文件。笔者总结了我系在探索提高生产实习日志的质量方面的一些方法。     

基于Petri网接口变迁的交互流程模型模块网挖掘方法

交互流程模型的模块分解是查找流程模型变化域的核心内容之一,已有的模块分解方法多是基于完整的流程模型,通过挖掘对比流程模型中所有活动的行为关系将流程模型分解为多个模块网。但是在基于单纯的事件日志分解交互流程模型方面,目前的模块分解方法存在一定的局限性。提出基于Petri网接口变迁的交互流程模型模块网挖掘方法,首先基于系统运行所记录的局部有效事件日志确定其中各活动间的前驱后继关系,并得到相应的活动前驱后继关系表。然后,基于前驱后继关系频繁的活动查找接口变迁,同时考虑无后继变迁的活动。其次,通过分析接口变迁的前集变迁查找交互流程模型中各个模块网的初始变迁,并由初始变迁开始,利用活动前驱后继关系表,逐个添加活动,以此挖掘交互流程模型的模块网。论文最后通过实例验证该优化方法的有效性。