基于Frame页面过滤的Web日志挖掘中的数据预处理方法

提出了基于Fram e页面过滤的W eb日志预处理方法,将数据挖掘技术应用到W eb服务器的日志中,从而发现W eb用户的行为模式,数据预处理为日志挖掘提供理想的数据,实验证明了该方法有效地解决了数据预处理中的一些问题.     

基于Web Component的页面分解算法

提出了基于W eb Component的页面分解算法.首先将HTML页面格式化为XHTML形式,然后根据XHTML页面生成DOM Tree,从中分析、抽取W eb Component作为独立实体,并给这些W eb Component分配标识,最后在数据库中存储页面结构、W eb Component及相关信息.结果表明,此算法使得构建个性化页面成为可能.     

商务数据识别及处理方法研究

依据数据的几何形态来推断变量间函数关系的原理和Fuzzy嵌入文法概念,提出以数据曲线特征为依据的商务数据识别及处理方法.该模式识别方法中,特征重心是在赋予原始数据不同特征度条件下实现的,更接近人为表述数据曲线的心理特征,适应于商务数据的预处理.同时重点讨论了处理商务数据过程中的W eb数据挖掘及有关的可行方法.     

对Apriori算法的一个改进

随着Internet的蓬勃发展,商业W eb网站面临越来越激烈的竞争.面对大量的电子商务信息,用数据挖掘技术找出用户感兴趣的信息加以组织利用,加强客户关系的管理,提高客户满意度,从而改进W eb站点的设计、改善企业与客户的关系成为电子商务发展必须要解决的问题.数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的,事先未知的潜在的有用信息.主要包括的方法有:分类、回归分析、聚类、关联分析等.关联规则的提取主要针对大型事务数据库.由于关联规则提取需要重复扫描数据库,因而提高算法的效率是至关重要的.1 Apriori算…     

黑龙江省公路移动收费系统的网络连接和安全

介绍移动收费系统无线网络配置,涉及系统的组成、W eb裁剪技术、通信协议、无线网络连接的相关设备及其功能;移动收费系统使用时安全设置,包括数据的机密性、完整性,对用户访问验证和许可、本地网络安全与防火墙设置。     

黑龙江省便携式征费系统网络连接和安全

介绍便携式征费系统网络配置,涉及系统的组成、W eb裁剪技术、通信协议、无线网络连接的相关设备及其功能;便携式征费系统使用时的安全设置,包括数据的机密性、完整性,对用户访问验证和许可、本地网络安全与防火墙设置。     

基于多种策略的页面内容提取算法

针对W eb页面存在与主题无关的噪音的问题,提出了基于页面结构与页面内容相结合的多策略页面内容提取算法.该算法根据改进的VIPS(基于视觉信息的页面分割算法)生成页面的块结构树,通过定义内聚度阈值和块结构树的最大深度,实现了块结构树中不同区域内不同分块粒度的要求;根据W eb页面提供的结构信息和内容信息提取块结构树叶子节点中的"主题"块和"主题相关"块;最后,对主题块和主题相关块的内容进行合并,提取页面的主要内容.实验表明,对任意下载、不同内容类型的页面,该算法都能有效地提取页面内容.     

一种小支持度布尔关联规则的挖掘方法

关联规则挖掘算法一般用于发现强关联规则,对于小支持度规则的挖掘则缺少有效的算法.利用事务数据的时间特性,将事务数据集划分成若干子集,对子集进行挖掘,并在得到的规则集基础上建立规则矩阵,过滤矩阵,得到一种挖掘事务数据集中小支持度布尔关联规则的新方法.     

一个基于Web挖掘的网站优化系统

利用web数据挖掘方法对网站进行优化,提出了网站优化系统的基本框架,并给出相应的web数据挖掘算法:频繁模式发现及序列模式挖掘两个主要算法以找到网站访问者感兴趣的页面集合以及频繁使用的链接序列,该结果以改进网站的设计,提高网站的访问率.     

Delphi环境下PMAC数据实时采集和显示

为了实现对运动轨迹模拟系统中的运动信息实时采集和显示,在研究W in32应用程序与PMAC之间通讯原理和PMAC数据采集方式的基础上,提出了利用Delph i实现PMAC数据的实时采集和显示.在运动轨迹模拟系统中利用该技术,获得了很好的效果.     

φ-频繁闭项目挖掘问题及其算法

关联规则挖掘问题是数据挖掘领域一个重要的研究方向,φ-关联规则挖掘问题是它的一种推广形式。利用闭项目集的思想,提出了φ-频繁闭项目挖掘问题。它是φ-关联规则挖掘问题的一种替代,并给出了一种有效的挖掘算法,有效解决φ-关联规则挖掘问题中产生大量规则的问题。     

基于泛布尔代数的交通信号控制的数据挖掘

提出了将基于泛布尔代数理论的数据挖掘技术应用到城市交通信号控制中。针对城市单个T形交叉路口的交通流控制,利用这种新的数据挖掘技术对其进行了初步分析,采用了多相位实时控制策略;对提取的决策规则,建立起决策系统的泛布尔模型。仿真结果表明,通过这种新的数据挖掘技术得出的控制模型,对实时改善交通流的管理和控制,效果优于传统的交通流控制技术。     

面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘

车辆行驶轨迹是驾驶人员主观意愿和道路客观约束条件综合作用的结果,从海量车辆轨迹中可以挖掘出道路的实时交通信息为智能交通服务．通过建立轨迹约束模型用以量化各约束因子,基于线性参照系统的数据预处理以加快检索速度和降低轨迹的不确定性,基于移动目标主体相似性和移动轨迹时空相似性的数据选取降低了数据库搜索次数提高发掘准确度,分别针对道路交叉口和一般路段进行数据挖掘,提取实时的道路交通信息．研究结果和实验结果表明,这个挖掘算法可以有效地提取道路实时路况信息．     

NEW METHOD FOR DERIVING OPTIMAL REDUCT

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＤａｔａｍｉｎｉｎｇｉｓｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｕｓｅｆｕｌ，ｖａｌｉｄ，ｎｏｖｅｌａｎｄｕｌｔｉｍａｔｅｌｙｕｎｄｅｒｓｔａｎｄａｂｌｅｐａｔ－ｔｅｒｎｓｉｎｄａｔａ［１］，ａｎｄｉｓ“ｔｈｅｍｏｓｔｄ...     

Mining φ-Frequent Itemset Using FP-Tree

The problem of association rule mining has gained considerableprominence in the data mining community for its use as an important tool of knowledge discovery from large-scale databases. And there has been a spurt of research activities around this problem. However, traditional association rule mining may often derive many rules in which people are uninterested. This paper reports a generalization of association rule mining called φ-association rule mining. It allows people to have different interests on different itemsets that are the need of real application. Also, it can help to derive interesting rules and substantially reduce the amount of rules. An algorithm based on FP-tree for mining φ-frequent itemset is presented. It is shown by experiments that the proposed method is efficient and scalable over large databases.     

空间数据挖掘技术

随着数据挖掘技术的不断发展与成熟,空间数据挖掘已成为人们研究的热点之一。虽然现在还没有一个空间数据挖掘的实用系统,但展望前景空间数据挖掘可广泛用于遥感图象处理、地理信息系统、计算机地图制作等领域。 本文基于知识种类的划分,展现了一些具有代表性的新的空间数据挖掘技术。     

智能化数据挖掘方法综述

数据挖掘被产业界认为是数据库系统最重要的前沿课题之一,是数据库技术、人工智能、机器学习等多学科相结合的产物。介绍了智能数据挖掘方法的研究现状及存在的问题,包括数据挖掘的定义、数据挖掘的任务;指出了数据挖掘研究的挑战性以及今后的发展方向。     

分布式处理技术下公交信息感知挖掘系统设计

采取集中式处理技术对大规模公交信息进行处理时,传输与运算耗时长,不利于实现公交信息实时发布的需求。相比之下,公交车载智能终端可以针对单车信息进行独立感知与挖掘。由此构建基于分布式处理技术的公交信息感知与挖掘系统框架,包括公交车载智能终端、公交信息服务平台、公交调度中心三大模块。进而明确系统实施流程,并探讨公交信息挖掘软件的信息映射模型。由于分布式处理技术下的公交车载智能终端与调度中心可联网共享及交互信息,因此该系统除了实现公众信息实时发布之外,还能为交通部门的公交优先管制技术提供基础数据支撑。     

条带开采引起的地表变形观测分析

地下开采引起的地层移动、地表变形是影响地表环境的主要因素,根据所选择的开采技术参数和采后的实测数据参数,运用数据之间的软件流进行数据的转换和传递,采用计算分析水平变形、下沉变形、倾斜变形、曲率变形、水平移动的变化规律,应用本计算系统,指导该矿成功的在河流及建筑物下开采,做到了准确预测预报．