"互联网+"背景下应用型本科图书馆学科服务平台建设研究

互联网技术与各行业相互交融,给予"互联网+"创新属性.对于应用型本科高校图书馆,"互联网+"为图书馆学科服务和学科服务平台建设提供了转型的最好的契机,从而能够满足庞大且不断激增的用户数据信息需求、信息库资源的汇总、分析以及挖掘工作,为高校学科建设提供有效的技术与决策,因此构建图书馆学科服务平台已成为应用型本科高校图书馆...     

Web数据挖掘在高校教务考试中的应用

介绍Web数据挖掘概念的分类、校园内网络化考试考前练习中的数据资源以及校园网络化考试考前练习中Web数据挖掘的主要过程.将传统的数据挖掘与Web结合起来进行Web数据挖掘,通过此系统,可以大大简化传统的考试过程.实践证明,通过对学生平时练习的Web数据进行挖掘分析,可以更合理地控制网络化考试试题的难易程度,有利于进行个性化辅导以及有利于管理员维护试题库.     

新型的Web使用挖掘数据预处理方法

大数据背景下,Web使用挖掘的目的是通过识别Web数据使用模式更好地为Web应用需求提供服务,高效地处理大数据并从中找到有用的信息,数据预处理是保证Web使用挖掘数据质量的必要阶段。首先,论述了Web使用挖掘数据预处理领域的相关工作;其次提出了在数据挖掘开始之前的接入流数据预处理技术,这项技术能通过识别单独用户和会话来提高数据预处理的性能;最后进行了实验验证。结果表明,文中方法有助于发现来自于用户数据流的有意义的模式和关系,因此具有可行性和有效性。     

Web数据挖掘综述

Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用,它涉及数据挖掘、Web技术、信息学、计算机语言学等多个学科领域,是一项综合技术。它利用数据挖掘技术从与Web相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息。本文主要描述Web数据挖掘的基本概念和目标,分析了Web数据挖掘的分类和主要实现技术。     

Web数据挖掘与高校数字图书馆个性化服务

伴随时代的进步与发展,各种新技术也层出不穷,Web数据挖掘技术是当今时代应用比较广泛的一种新技术,该技术是数据挖掘和Web领域相结合的产物,其在高校数字化图书馆的建设过程中发挥了重大作用,本文就针对Web数据挖掘与高校数字图书馆个性化服务进行了分析和研究。     

大型Web网络数据中心资源高效挖掘技术研究

在大型Web网络数据中心构架中包含海量的多媒体信息资源,为了高效挖掘资源,提高资源的调度能力,提出一种基于模糊语义本体映射的大型Web网络数据中心资源高效挖掘技术。对大型Web网络数据中心的资源信息流进行信息流重建,采用泛化学习方法进行资源信息流的模糊聚类处理,结合语义本体映射方法实现互信息特征提取,以提取的特征为训练集,进行数据迭代,实现资源优化挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行大型Web网络数据中心资源挖掘的准确性较好,资源调度的效率得到提高。     

基于Web数据挖掘的聚类分析算法研究

聚类分析是数据挖掘中一个重要的应用领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法。聚类分析算法是Web数据挖掘中的一项关键技术,对于降低储存数据的规模,去除无用的数据信息起到突出的作用,因此它成为了一种广泛使用的数据处理方式。文章介绍了Web数据挖掘的概念、分类以及常用的实现技术,并对Web数据挖掘进行了探讨和分析,最后讨论了聚类分析算法在Web数据挖掘中的应用。     

高校图书馆搜索引擎中Web使用记录挖掘研究

针对高校的信息资源检索的命中率低问题提出了运用Web使用记录挖掘的高校图书馆搜索引擎。通过采用Web使用记录挖掘技术和Clementine对高校图书馆网站的Web访问日志记录进行挖掘。在Web使用记录挖掘流程中,提出一个基于用户IP、登陆时间、网站的拓扑图、引用网页和Agent来识别出单个用户的新算法,获得有效提高识别用户的实验结果。最后用路径分析来挖掘模式,优化网站结构,从而提高高校图书馆搜索引擎的命中率。     

Web数据挖掘研究与探讨

随着WWW迅猛发展，WWW上的信息量不断增加，如何在这些信息中找到用户真正需要的内容，成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。由Web数据具有的半结构化特性，使得Web数据挖掘更加复杂，不同于传统的基于数据库的数据挖掘。为了解决这个问题，把数据挖掘的理论和技术应用于WWW，出现了一个新的研究领域——Web数据挖掘。基于Web的数据挖掘主要分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录的挖掘。综述了基于Web的数据挖掘技术概念与原理，并且介绍用以Web数据挖掘实现的一种全新的技术——XML。如何进一步开发Web数据挖掘，充分利用Web资源，还有待于进一步的研究。Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性，同时又具有极大的开发潜力。     

面向云计算环境下Web数据挖掘技术

在云计算环境下,Web数据挖掘技术得到了快速发展。由于云计算的应用,Web数据挖掘体系已体现出新的特点。分析云计算环境下Web数据挖掘技术的特点,可以明确应用要点,可以实现云计算在数据存储中的突破,实现存储的能力与安全性的提高。从海量数据中高效挖掘有价值的资源,属于信息技术要解决的关键问题。云计算技术支持下的数据挖掘实现了资源的优化配置,体现出实用性、虚拟性的特点,可以保证数据挖掘的高效、精准。因此,有必要构建基于云计算的数据挖掘模式,保证数据挖掘具有更高的精准度,并实现挖掘成本的降低。     

数据挖掘与OLAP在毕业生就业领域的应用

为了帮助高校毕业生就业管理部门更好的引导毕业生就业,在此研究、分析Microsoft Analysis Services体系作为OLAP应用和数据挖掘应用的平台。分析挖掘毕业生数据信息,通过关联规则的约束性Apriori算法分析、挖掘大量数据背后的潜在规律,为高校、用人单位指导毕业生就业部门提供决策支持服务;为高校在学生的培养模式、学科建设、课程设置等方面提供依据和参考。     

基于Eucalyptus构建私有云计算平台

随着云计算的发展与深入,公有云在网站数据处理、在线服务等领域作用显著。与公有云相对,私有云计算凭借其安全性保障、高效个性化的弹性计算资源分配能力、简易的硬件要求等特性,逐渐在科研实验室、工作站、企业内部等小型分布式计算环境中得到广泛应用。本文基于Eucalyptus开源云计算平台,构建了一个适用于科研实验室及企业内部使用的私有云计算平台,既能弹性分配计算资源,满足开发、测试、管理等不同需求,又能为集群技术、分布式计算、云计算应用等研发工作提供实用平台。本文通过虚拟实例的仿真实验,验证了私有云计算平台在计算资源同构化时的优良性能。     

基于GIS技术的变电站智能运检管理系统

针对变电站智能化运检管理的需求,开发了基于GIS技术的变电站智能运检管理系统。该系统采用WebGIS技术作用运检管理平台的基本架构,在此基础上完成了数据层、服务层和平台层三层系统平台的搭建。采用Web服务器和FlexRIA控件,实现了智能运检管理系统与GIS技术的全面整合以及变电站运检管理信息的全方位感知。在物理硬件上,采用分布式部署服务器的方式,利用DCN网络实现了Web服务器和Agent服务器的有效互联,融合了电力系统信息资源和GIS地图信息,通过全面协作的方式提高了硬件资源的利用效率及系统的响应速度。该研究对于实现变电站智能运检管理,完成泛在电力物联网的假设具有重要意义。     

基于C—B／S混合架构的系统实现——以试题管理平台为例

本文本文主要阐述了基于C—B／S混合架构的试题综合使用平台的设计和开发过程。旨在针对目前高校的考核及试题管理现状,利用最新的开发技术开发基于浏览器的、开放的试题资源共享平台,帮助实现考核方式的改革。     

A design of public-data platform in digital campus based on web service

The developing of network drive the developing of information systems in campus. More and more business information systems are built in1990's. But most of these systems in campus are developed on different platform without standard. And some data in business information system should be shared between different departments. So the target of this paper is to solve the problem of sharing data in campus the through the web service. Web service is a service-oriented architecture (SOA) to provider service for service consumer. But the traditional model of web service is not suitable in digital campus. This paper designs a new model of web service for digital campus environment. And then a public-data platform is designed to realize the data sharing in heterogeneous systems. Next, the database designing and data processing flow is introduced. Finally, some monitor information of platform is showed.     

流计算大数据技术在运营商实时信令处理中的应用

基于Hadoop搭建的大数据平台采用离线批处理的方式,无法满足对数据实效性敏感的业务要求。针对运营商动态数据信息开放大数据平台的实时信令处理要求,对流式计算大数据组件进行了分析,介绍了与流计算大数据相关的实时采集、汇聚和处理组件,形成了端到端实时信令处理大数据技术解决方案,并提出了融合批处理和实时计算的大数据平台解决方案,提高了网络信令数据的时效性,为业务创新提供更大空间,带来更多利益。     

基于因子分析法的大学就业质量评价系统

面对大学就业质量评价过程复杂、评价精度低的问题,设计基于因子分析法的大学就业质量评价系统,提高大学就业质量评价效果.依据系统数据库存储的大学就业相关数据,数据服务层实施数据管理与数据存储,业务层的前台管理子模块通过问卷调查法实现数据采集,再采用基于因子分析法的大学就业质量评价模型实现大学生就业质量评价,业务层的后台管理...     

校园学生资源共享平台设计与实现

随着高校教育信息化的快速发展,为提高学习信息资源的利用率,充分发挥网络信息共享资源在高校中的作用,使用Struts作为系统的整体基础架构,负责MVC的分离,在Struts框架的模型部分,利用Hibernate框架对持久层提供支持,业务层用Spring支持,设计并实现了校园学生资源共享平台,改善现存的资源共享访问瓶颈,为校园信息资源共享提供良好的服务。     

基于校园网的网络教学资源平台构建与实现

高等学校处于推广应用信息化技术的前沿,有需要也有责任创设丰富的教学与学习资源,藉此为教师开展多样化教学与学生开展自主学习提供平台。网络教学资源平台将有效延展课堂授课,弥补课堂授课的时空限制,成为教师日常课堂授课和学生自主探究学习结合的桥梁与纽带,有效拓展学生的思维空间,促进对知识的迁移与应用。基于此,笔者从平台需求分析、模块功能设计、数据库设计、业务逻辑设计4个方面对高校网络教学资源平台的构建方法与过程加以阐释。     

粒度可调的数据业务预警监控手段

随着用户对数据业务的依赖性逐渐超过了话音业务,以往的性能预警监控手段已无法满足当前的需要,造成从问题发现到问题处理的历时过久,这已成为影响用户感知的难题。通过部署GB接口信令跟踪平台,并设置短时无流量小区统计的功能,可以高效地实现数据业务预警监控。该方法的时间粒度可根据需要自行调整,从而在数据业务时代满足了网络运营维护的需求。