基于网页类方法进行预测的研究

在网络时代的今天,不同类型,不同内容,不同结构的网站浩如烟海,而网站建设所面临的一个主要问题是：如果能够深入了解用户的浏览兴趣和浏览习惯、预测用户的浏览路径,就可以通过修改网页结构来提高用户的浏览效率,从而提高网站的访问量和访问效率。前人采用基于Markov链用户浏览预测模型的方法对用户的浏览路径进行预测,其缺点是不能确切反应出用户所感兴趣的网页类别,以及用户在不同类别间访问跳转的联系,本文试图通过首先将网页分类,从而基于“网页类”再对用户的浏览进行预测,可以达到了解用户对不同类别网页访问习惯的目的,从而提高网站开发设计的质量。     

一种面向数据密集型计算环境的聚类算法

针对数据密集型计算环境下数据具有海量、分布、异构、高速变化等特点,分析传统的基于密度的分布式聚类(Density Base Distributed Clustering,DBDC)算法,借助MapReduce编程模型,提出一种新的分布式聚类算法,采用局部和全局的方式处理海量、异构数据,解决具有以上特点的数据密集型计算环境下数据的分析挖掘问题。得出算法的复杂度为O((nlog2n)/p),实验验证在数据量与节点数变化时算法具有较高的稳定性和可伸缩性,与原算法对比该算法具有较高的准确度。     

一种基于密度的分布式聚类算法

对基于密度的分布式聚类算法DBDC（density based distributed clustering）进行改进,提出了一种基于密度的分布式聚类算法DBDC＊.该算法在局部筛选代表点时结合贝叶斯信息准则BIC,得到少量精准反映局部站点数据分布的BIC核心点,有效降低了分布式聚类过程中的数据通信量,全局聚类时综合考虑了各站点数据的分布情况.实验结果表明,算法DBDC＊的效率优于DBDC,聚类效果好.     

震情网页快速更新软件的设计与实现

震情信息的发布除了对地震三要素在精度上有很高的要求,同时也要求尽可能的及时。台湾12.26大地震的余波使我国部分沿海地区有感,当时因为信息发布的延迟,粤东大部分市民误认为是当地发生地震,社会一片恐慌。针对这些实际情况,在传统的地震信息发布方式的基础上还应当提倡把震情信息及时的发布到地震信息主页上。震情网页的更新涉及到图片的裁切处理和FTP传输,所以必须寻找另外一种快速更新网页的方法来代替传统的繁琐的网页更新方法。本文提出了开发一种简单易用的震情信息快速更新软件来实现这一发布过程。     

震情网页快速更新软件的设计与实现

震情信息的发布除了对地震三要素在精度上有很高的要求,同时也要求尽可能的及时.台湾12.26大地震的余波使我国部分沿海地区有感,当时因为信息发布的延迟,粤东大部分市民误认为是当地发生地震,社会一片恐慌.针对这些实际情况,在传统的地震信息发布方式的基础上还应当提倡把震情信息及时的发布到地震信息主页上.震情网页的更新涉及到图片的裁切处理和FTP传输,所以必须寻找另外一种快速更新网页的方法来代替传统的繁琐的网页更新方法.本文提出了开发一种简单易用的震情信息快速更新软件来实现这一发布过程.     

震情网页快速更新软件的设计与实现

震情信息的发布除了对地震三要素在精度上有很高的要求，同时也要求尽可能的及时。台湾12．26大地震的余波使我国部分沿海地区有感，当时因为信息发布的延迟，粤东大部分市民误认为是当地发生地震，社会一片恐慌。针对这些实际情况，在传统的地震信息发布方式的基础上还应当提倡把震情信息及时的发布到地震信息主页上。震情网页的更新涉及到图片的裁切处理和FTP传输，所以必须寻找另外一种快速更新网页的方法来代替传统的繁琐的网页更新方法。本文提出了开发一种简单易用的震情信息快速更新软件来实现这一发布过程。     

基于网页分类与加权的网民聚类方法研究

提出一种基于网页分类和网页加权的网民聚类算法,其基本思想是:先以各个网民对每个网页的点击量为依据,通过模糊等价矩阵聚类法对网页进行分类,并根据网页内容与深度确定网页的加权,即给每个网页一个分数,最后根据这个加权分数再次对网民进行聚类,即使用两次模糊等价矩阵聚类.     

K-Dmeans算法应用研究

随着现代企业的信息化快速发展,信息系统产生的数据量日益增大,从大量的数据中提取有用信息并非易事。K-Dmeans算法是基于K-Means的分布式聚类算法,本文利用K-Means算法生成解决数据高维性及其传递数量大的问题。     

分布式环境下COM+事务管理组件优化机制研究

以分布式系统为平台,提出了COM+事务管理类组件在设计阶段和编程实现阶段的两段优化方案.设计阶段按照功能聚类的方法来划分组件和设计接口,编程实现阶段则充分利用了COM+服务进行编程设置优化,通过优化方案,有效地提高了COM+分布式组件的工作效率,给出了应用案例.     

基于补偿的Nutch搜索引擎的设计与实现

摘　要 Nutch的排序机制使得一些传统的高质量的页面经常出现Web检索结果的前面,而新加入的高质量的Web页面很难被用户找到。针对传统基于链接算法中对新内容的迟钝性,本文提出了对网页的补偿算法,对Web上在一段时间内好的资源信息使其排名结果上升,而对于不好的资源使其下降,以此来加速优质内容的传播和网络内容的合理化。并最终把改进后的算法应用在基于Nutch的搜索引擎中,通过实验来验证和测试。     

使用Dreamweaver UltraDev制作

介绍了用DreamweaverUltraDev来实现动态网页的优点 ,并给出实例剖析 .     

基于用户访问路径分析的页面推荐模型

提出一种新的基于用户访问路径分析的页面推荐模型.该模型采用在线处理方式,利用增量图划分方法形成页面聚类,依此生成动态页面推荐.模型以Apache模型的形式实现,可适用于大型商业网站以及内容更新频繁的网站.试验结果表明,该模型具有较好的整体性能.     

基于Web的新闻文本分类技术的研究

从Web新闻网页中挖掘出有用的知识是当前研究的热点问题,将Web新闻网页进行解析,在此基础上进行Web新闻文本分类处理,可在一定程度上解决此问题.针对Web新闻网页的结构特点,提出了基于Web的新闻文本分类系统的实现框架.实验结果表明,基于KNN算法的分类系统具有较好的分类效果.     

基于序列数据挖掘的中文网页特征选择方法

提出了一种基于序列数据挖掘的中文网页候选特征的选择方法,并用于中文网页分类模型. 该方法运用改进的PAT树结构挖掘频繁出现在同一类中文网页中的字符串,通过净频率计算,挖掘出中文网页中频繁出现的有意义的词、短语、英文单词等,并结合CHI算法得到文本特征. 实验表明,该算法不仅能挖掘出传统方法所选择出的绝大部分特征,还能挖掘出一些有意义的、切词系统词库中没有的、能反映分类特点的人名,地名,新词、常用语、外文单词等.     

高师动态网页设计课程改革研究

动态网页设计课程对计算机及软件工程专业学生培养构建Web应用程序的能力有重要作用。针对培养目标固定、教学内容不合理和教学效果不明显等问题,认为应基于"以人为本"的理念,调整培养目标,合理安排教学内容,加强实践训练,提高教学效果。     

藏史学的传统研究与时代特征

章认为藏史学的形成和发展经过了不同的历史阶段，产生了一大批佛学兼史学的名大师。留下了卷帙浩繁的珍贵史籍。他们的述真实地反映了各个时期藏族社会的历史，也不乏反映藏、汉民族团结，西藏地方与中央关系发展的历史进程。藏史学的研究具有浓郁的时代特征。研究方法独具一格，各领风骚。藏史学的学习和研究正是加强藏学基础性研究的一个必要方面。也是弘扬藏民族优秀历史化的一项重要课题，讨论藏史学在藏学中的定位、特点和走向，意义深远。     

基于Struts-Tiles框架的国际化引擎研究与实现

开发国际化的Web应用时,有时同一个页面内容在不同语言环境中需要呈现不同的显示效果,即通过不同的HTML代码或CSS样式表来显示相同的页面内容.设计出一个基于Struts-Tiles框架的国际化引擎,以实现相同页面内容在不同语言环境中的不同显示要求.     

基于聚类的智能网页推荐系统研究

设计了一种智能网页推荐系统的架构,其中包括数据预处理、聚类分析和网页推荐3个子系统,可以根据网站的访问日志来对用户进行自动分类,进而对网站的新用户在线提供网页推荐。提出了路径间距离的计算方法,进而研究了聚类子系统的结构,并通过对微软网站中用户访问日志的仿真实验,说明了所述方法的有效性。     

基于XML/XSL与设备无关的Web服务研究

未来的W eb服务不仅要支持桌面用户、移动用户的访问,而且要支持其它W eb访问的格式,例如声音界面的访问.因此,要求W eb服务是与设备无关的,并且支持不同的XM L网页格式.提出了一个传统W eb服务生命周期的扩展模型,并且将设备无关性设计在模型中,建立了与设备无关的W eb Eng innering的框架(D IW E),成功地实现了设备检测及网页切割.