Web点击流的频繁模式聚类算法

用户在访问Web站点时会碰到很多问题，主要原因是Web站点对用户需求缺乏适应性。为了提高Web用户的服务质量和用户的满意度，在用户访问网站点击流形成频繁序列模式的基础上，提出基于距离函数的聚类分析以及基于时间相似度函数的二次聚类分析算法。该算法可以求取频繁序列的相关性和反映用户对网页的兴趣的相似度，对下一步改善Web站点的结构及存在形式使站点达到更好的效果起先导作用。     

基于模糊聚类的DDoS攻击防御模型

在决策领域,模糊方法往往更加合理,同时能够提供更多的决策信息.针对常见的DDoS攻击,在分析DDoS攻击包特点的基础上,提出一种基于模糊模式识别的攻击防御模型,该模型建立两个模糊集,计算两个模糊集的模糊相似度,判断当前数据包是否正常,从而实现异常数据包的过滤.经实验证明,该方法能有效的过滤DDoS攻击包,同时具有较好的自适应性和自学习性.     

基于项的协同过滤在推荐系统中的应用研究

分析基于项的协同过滤在推荐系统中应用及所存在的问题,提出了一个基于项的协同过滤改进算法,并给出了改进算法在标准数据集上的实验结果,对改进算法与原算法进行了相关性能的比较分析,证明了改进算法的有效性.最后,对研究进行了总结,指出存在的不足,提出了进一步研究的方向.     

综合距离和相关性的图像检索算法

在基于内容的图像检索中,大多数都是采用距离来测试两幅图像的相似性.提出了一种新的计算相关系数的方法并结合这种方法和距离来判断两幅图像的相似性,将其应用于CBIR(content-based image retrieval)系统.在对所提出的算法进行的实验中,用了10 000幅图像来测试了所提出的算法,实验结果表明:在同一个CBIR系统中,引入相关性能够提高图像的检索精度,解决了只用距离来判断两幅图像相似性的不足,对于基于低级特征的图像检索系统是一个很好的改进.     

Dissimilarity between two skeletal trees in a context

Skeletal trees are commonly used in order to express geometric properties of the shape. Accordingly, tree-edit distance is used to compute a dissimilarity between two given shapes. We present a new tree-edit based shape matching method which uses a recent coarse skeleton representation. The coarse skeleton representation allows us to represent both shapes and shape categories in the form of depth-1 trees. Consequently, we can easily integrate the influence of the categories into shape dissimilarity measurements. The new dissimilarity measure gives a better within group versus between group separation, and it mimics the asymmetric nature of human similarity judgements.     

一种改进的CBR故障诊断方法研究

在导航设备智能诊断系统中,提出了一种基于案例(CBR)故障诊断的技术解决方案,采用循环匹配法和相似度偏差补偿法改进了案例匹配计算,克服了案例匹配中对用户征兆向量的分量次序敏感的问题,在用户征兆向量与案例征兆向量维数不相等时对相似度的偏差进行了有效补偿。实验数据表明,该案例匹配方法切实可行,能有效提高匹配成功率,从而提高设备故障诊断效率。     

一种基于兴趣相似度的学习社区算法

远程教育为学生和教师提供了巨大的方便,但同时也导致了许多“孤独“的学习者.提出一种基于兴趣相似度的学习型社区算法.该算法是基于学习者的兴趣,将具有相似兴趣的学生自动组成学习社区,进行协作式学习.实验证明,本算法具有较高的效率和良好的扩展性.     

基于粗糙近似的Web事务聚类方法研究

Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用.Web使用挖掘通过挖掘Web服务器日志获取的知识来预测用户浏览行为,是Web挖掘技术中的一个重要研究方向.通常发现的知识或一些意外规则很可能是不精确的、不完备的,这就需要用软计算技术如粗糙集来解决.提出一种基于粗糙近似的聚类方法,该方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务.通过这种方法可以有效地挖掘Web日志记录,从而发现用户存取Web页面的模式.     

图像检索中的相似性判别及索引方法综述

基于内容的图像检索(CBIR)是对传统信息检索领域的扩展.它采用图像视觉内容的相似性判别进行查询.CBIR涉及到很多科学领域的课题.本文则仅主要综述CBIR技术中的相似性度量方法,索引方式,以及检索性能的评价.最后,分析了该领域现存的问题、最新研究动态及发展方向.