软件工程课程研究性教学方法探索

研究性教学作为现代大学培养创新人才的一种新型模式,是对传统教育教学方法的重要革新。文章从软件工程课程角度出发,探讨了教学与科研相互统一的学习方法,结合软件工程的实践,提出了一套研究性学习方案。     

基于演化计算的异常轨迹并行检测算法

异常轨迹检测是轨迹数据挖掘研究领域的一个重要研究内容,基于演化计算的异常轨迹检测算法(Top-k evolving trajectory outlier detection, TOP-EYE)是一种有效的异常轨迹检测算法。不同于其他算法采用的轨迹距离计算方法,TOP-EYE算法 从轨迹的方向和密度角度出发,采用演化计算的方式检测异常。为了提高TOP-EYE算法对海量轨迹数据集异常检测的效率,本文在其基础上提出了基于MapReduce的异常轨迹检测并行算法(Parallel detecting abnormal trajectory based on TOP-EYE, PDAT-TOP ),利用MapReduce并行计算的优势提高了异常轨迹检测的效率。将算法PDA T-TOP在Hadoop平台上加以实现,实验结果表明,算法PDAT-TOP能够有效地检测异常轨迹,并且具有较高的可扩展性和加速比。     

基于滑动窗口的微博时间线摘要算法

时间线摘要是在时间维度上对文本进行内容归纳和概要生成的技术。传统的时间线摘要主要研究诸如新闻之类的长文本,而本文研究微博短文本的时间线摘要问题。由于微博短文本内容特征有限,无法仅依靠文本内容生成摘要,本文采用内容覆盖性、时间分布性和传播影响力3种指标评价时间线摘要,并提出了基于滑动窗口的微博时间线摘要算法(Microblog timeline summariaztion based on sliding window, MTSW)。该算法首先利用词项强度和熵来确定代表性词项;然后基于上述3种指标构建出评价时间线摘要的综合评价指标;最后采用滑动窗口的方法,遍历时间轴上的微博消息序列,生成微博时间线摘要。利用真实微博数据集的实验结果表明,MTSW算法生成的时间线摘要可以有效地反映热点事件发展演化的过程。     

文本分类技术研究*

对文本分类技术进行研究,介绍文本分类的基本过程,论述文本特征提取方法,讨论朴素贝叶斯、K-近邻、支持向量机、投票等常用的文本分类原理与方法,探讨中文文本分类技术。     

分布式系统中关联规则挖掘研究

在分布式系统中如何挖掘关联规则是数据挖掘领域研究的一个重要课题。本文对关联规则分布式挖掘问题进行探讨，给出了关联规则分布式挖掘系统DAMINER的体系结构，提出了一种基于DAMINER的关联规则分布式挖掘算法ARDM。该算法具有通信代价小和时间开销少等优点。     

决策树分类技术研究

决策树分类是一种重要的数据分类技术。ID3、C4．和EC4．5是建立决策树的常用算法，但目前国内对一些新的决策树分类算法研究较少。为此，在消化大量文献资料的基础上，研究了CART、SLIQ、SPRINT、PUBLIC等新算法，对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述，并分析比较了各种算法的主要特性，为数据分类研究者提供借鉴。     

基于小生境遗传算法的知识约简方法

提出基于小生境遗传算法的知识约简算法，利用遗传算法的搜索寻优技术，可以得到多种约简属性集。实验证明，该算法是有效的，它可以解决启发式算法不能解决的部分问题，并能求解出知识系统中存在的不同约简，从而为特征提取、决策支持和数据挖掘等提供更多的信息。     

遗传算法研究综述

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了遗传算法的研究现状，描述了它的主要特点和基本原理，概述了它的理论、技术和应用领域，讨论了混合遗传算法和并行遗传算法，指出了遗传算法的研究方向，并对遗传算法的性能作了分析。     

遗传算法在数据挖掘中的应用

介绍了遗传算法的基本原理,论述了应用遗传算法进行数据挖掘的算法思想和关键问题,包括规则的表示,适应度函数的定义,交叉、变异和选择操作,给出了基于遗传算法的规则挖掘算法。应用该算法对股票数据库进行实验,结果表明算法是有效的。