基于聚类事务的档案聚合技术在电子商务推荐系统中的应用

通常电子商务网站使用推荐系统为客户建议一些产品和为客户提供信息来帮助他们决定哪些产品是他们潜在要买的.研究人员已经应用包括web使用挖掘在内的许多方法来解决正在发展中的准确和有效的推荐系统的基本问题.本文提出在设计B2C推荐系统中应用一种在web使用挖掘中广泛使用的基于聚类事务的档案聚合(PACT)技术.应用这种技术本文实现了一个网上在线商店客户所属目标组的识别,并设计了一个推荐系统.通过使用这个推荐系统,客户的偏好和相关的产品信息是自动地从单击流(web使用数据)中获得的,不像其他的推荐方法仅仅是从购买记录中获得的.这样能为不同客户实时地推荐满足其偏好的个性化商品,保证了推荐质量,建立了良好的客户群体,提高了服务质量,加强了站点市场竞争力.     

Web挖掘技术在E—learning中的应用研究

本文首先介绍了Web挖掘和电子学习（e—learning）＆其在商业和教育中的应用，然后在WebCT学习环境中对学生成绩做了一个模式分类的预测实验，证明了Web挖掘可以成为构建e—learning知识的一种方法，具有改善学生学习模式的潜在作用。     

用C#识别图像中的文字

为了对图像中的文字进行快速准确的识别,探讨了采用C#和Microsoft Office中自带的MODI组件进行OCR程序开发的方法和技巧。实验表明,所编程序的处理速度和识别率都取得了满意的结果。     

个性化E-learning框架研究

本文提出了在E-learning环境下的虚拟校园中分析学生浏览行为的框架.学生通过浏览基于Web的虚拟校园与采用SCORM E-learning标准结构的学习资源相交互.本文的主要目是设计一个使用挖掘工具,来分析学生的浏览行为和抽取能用来确定与虚拟校园相关某些方面的设计和可用性,依靠学生学档(profile)为每门课程制订理想的排课安排表等相关知识.最后,结合教师的专业知识和由系统使用情况分析取得的学生学习体验,本文拟扩充标准学习管理系统SCORM序列能力和推荐路径的一些概念.     

基于交换机的ARP欺骗探测

为了对抗ARP攻击，高校网络中心采取了多种技术措施，例如要求所有上网电脑安装防毒软件和ARP专用防火墙，封禁ARP攻击者的交换机端口。有些学校甚至采取了对多次进行ARP攻击的计算机断网、对机主进行通告批评等行政措施。即使如此，ARP攻击现象仍然泛滥成灾，而且大部分机主都是无辜的不知情者。