S-粗集与数据挖掘单位圆特征

给出单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)的结构。单向S-粗集与单向S-粗集对偶是改进Z.Pawlak粗集得到的,单向S-粗集与单向S-粗集对偶具有动态特性。给出单向S-粗集、单向S-粗集对偶与Z.Pawlak粗集的关系。S-粗集具有三类形式:单向S-粗集、单向S-粗集对偶、双向S-粗集,利用单向S-粗集、单向S-粗集对偶,给出数据内挖掘、数据外挖掘概念,给出数据内挖掘的外同心圆定理、数据外挖掘的内同心圆定理,并给出其应用。S-粗集是粗集理论与应用研究的新分支。     

中国计算机学会第九届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM2011）征文通知

第九届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM2011）由中国计算机学会主办,河北大学承办。该系列会议每年举行一次,现已成为国内海量网络信息处理与应用领域最主要的学术活动之一。此次会议将为网络信息搜索与挖掘领域的学者交流最新研究成果、进行广泛的学术讨论提供便利,并且将邀请国内外该领域的著名学者做精彩报告,同时将保持SEWM会议的传统,组织搜索和挖掘相关技术的评测。会议还将评出优秀学生论文,颁发证书并给予奖励。     

基于LAMP的高性能Web服务器的架构

文章提出了基于LAMP的高性能Web服务器的架构方案,采用了Apache日志、Webalizer日志分析、Cacti流量监控、入侵检测的方法,架构了一个完善的、稳定的、安全的、低廉的高性能Web服务器,满足了中小型企业的要求。     

基于用户查询日志的命名实体挖掘

针对大规模查询日志中丰富的命名实体的挖掘是数据挖掘领域中的重要研究课题。已有的研究工作提出了一种基于种子实体的抽取框架,利用实体间的分布相似度进行挖掘。然而该工作只有当种子实体仅属于单个语义类别时才能取得好的结果,实际上命名实体往往可能从属于多个类别。该文通过引入一个弱指导话题模型,利用少量的人工指导信息,很好地解决了实体的类别模糊性,提高了挖掘的有效性。实验表明该文提出的方法在实体挖掘性能上显著优于已有的方法。     

数据源特性对序列模式挖掘结果的影响

用IBM数据生成工具生成数据考察了客户序列数、平均序列长度、平均事务长度、项目数等数据特性对挖掘结果序列模式个数的影响,得到了单项特性对挖掘结果序列模式个数的影响模型,用以在进行正式挖掘之前,通过数据特性对挖掘结果进行初步判断。     

基于离群点挖掘的RFID冷链温控研究

用RFID技术解决了冷链物流管理中的温度实时监控难题;面对随之而来的数据爆炸问题,结合RFID数据挖掘算法和冷链温控实际需求,提出了RFID离群点快速挖掘算法QOD,并采用剪枝策略使算法进一步优化,随后通过实验证明了算法的准确性;最后展望了RFID冷链温控研究的未来发展方向。     

日志分析网络异常检测系统研究

本文研究基于DNS日志分析的网络异常监测系统,通过对校园网DNS日志进行分析,能够得出用户进行域名访问的规律,提取用户行为特征,掌握网络运行状况,并通过定义DNS访问次数偏移度,即时发现并定位网络异常。     

新版本帮助客户着手利用日志管理为工具来改进安全和确保合规 Novell推出Sentinel Log Manager免费版

正近日,Novell发布了Sentinel LogManager免费版,它将使客户可使用Sentinel Log Manager的关键功能,其中包括以每秒25个事件的速度收集日志、合规要求与安全鉴证的搜索和报告能力。客户可无缝升级到完全许可状态,以支持诸如分布式搜索和日志推进     

工作流挖掘技术研究

本文首先对工作流挖掘的相关知识做了介绍,然后对国内外工作流挖掘当前研究进展以及已有成果做了总结,简要介绍了几种有代表性的过程挖掘算法.最后展望了工作流挖掘领域目前存在的挑战性问题.     

基于web日志挖掘的网络教学系统的设计与实现

现有的网络教学系统,虽然自身信息量极其丰富,但教师对学生的学习情况缺乏了解,无法满足学生个性化的学习需求。Web日志全面记录学生网上学习的行为,是解决问题的有效方法,文章设计并实现了Web日志挖掘系统,从中发现相似的学生群体,以及浏览兴趣路径,帮助教师及时调整站点结构提供宝贵的建议参考。