一种基于页面价值和跳转偏爱度挖掘频繁访问路径的模型

设计实现了一种从Web日志挖掘用户频繁访问路径的模型.提出网页聚类分析的一个重要基础理论,以及页面价值和跳转偏爱度的概念,并建立页面价值模型.该模型从页面价值-用户矩阵计算出页面价值间的加权欧氏距离,并由距离大小获得等价值页面集.再根据跳转偏爱度把等价值页面集转化为2-项频繁访问子路径集,并经过自适应的合并算法得到最终的频繁访问路径集.实验证明该页面价值模型能高效获得更精准的频繁访问路径.     

公交线路查询算法

公共交通不仅是衡量城市现代化程度的重要标志也是解决交通拥堵问题的途径. 而公交线路查询系统的关键技术是公交线路查询算法, 它对提高公交资源的利用率有着重要的意义. 总结了国内外城市公交最优路径算法并在此基础上分析了高效运行城市公交系统的条件和影响因素. 介绍了最短路径问题及Dijkstra算法及其在查询系统应用中的弊端. 然后提出了基于换乘最小的广度优先算法的数学模型, 给出了算法的实现, 并以银川市公共交通公司的公交部分数据为基础, 完成了公交信息查询系统的设计与开发.     

BP网络用于心电数据压缩的算法的改进

本文针对ＢＰ网络进行心电数据压缩学习速度慢的问题提出了几项改进措施，形成了新的ＴＰ－ＩＢＰ数据压缩算法，有效改善了ＢＰ网络用于压缩学习速度慢的问题。     

网站漏洞扫描软件

论文首先分析了网站安全面临的严峻形势,指出设计网站漏洞扫描工具的必要性. 论文对系统所采用的网络爬虫技术、网站结构树的构建方法、以及SQL注入、XXS攻击、整数溢出、URL重定向、格式化字符串等常见漏洞类型的检测方法进行了分析与研究,为系统的成功实现提供了保证. 论文还描述了系统的架构和子模块的设计. 最后的测试结果表明该系统能够快速全面的检测常见类型漏洞,目前软件已交付使用.     

基于深度学习的融合多源异构数据的推荐模型

为了充分利用多源异构数据所提供的信息提高推荐准确度,提出一个基于深度学习的混合推荐模型.该模型融合评分、评论和社交网络数据进行推荐,采用深度学习方法对文本和评分进行特征学习,然后使用社交网络对采样进行约束,从而得到更准确的用户和物品的特征表示.实验结果表明,该方法具有较高的准确度.     

Java语言国际化的设计与实现

指出本地化的缺点.深入分析了Java语 言的内部编码,设计并实现了支持国际化的编译器,采用字符编码转换的方案,使多语种字符 、字符串的操作达到了与英文字符、字符串完全一致的目标,并节省了类文件的存储空间,也 使程序具备了有条件的字符集无关性,在一定程度上解决了“万码奔腾”的问题.采用编译信 息和与语境无关的程序代码分离的方案解决了提示信息的国际化问题.提出了采用小字库方 案来解决含有本地字符的程序的真正跨平台问题.通过在加载类时采用对类名进行字符编码 转换的方案解决了JDK(Java development kit)所未能解决的含有本地字符的类名的支持问 题;针对JDK不同版本间的兼容性问题,提出采用根据字符编码特点来选用不同编码转换机制 的解决方案.测试结果证明,采用所设计的国际化方案可实现彻底的国际化支持.     

可扩展的融合多源异构数据的推荐模型

社交关系在生活中扮演着重要角色,用户通常会受到其好友偏好的影响,更容易选择好友购买过的物品.为了解决推荐系统冷启动问题,对融合社交关系的推荐系统进行了研究,提出了贝叶斯个性化排序评论评分社交模型和可扩展的贝叶斯个性化排序评论评分社交模型,将评分、评论、社交关系等多源异构数据从数据源层面进行了融合,通过用户好友信任度模型将社交关系引入到推荐系统中,用基于段向量的分布式词袋模型处理评论,用全连接神经网络处理评分,用改进的贝叶斯个性化排序模型对排序结果进行优化.实验在Yelp公开数据集上进行了实验,实验结果表明,所提出的2种模型的推荐准确度均优于其他推荐模型.     

JAVA的安全结构

Ｊａｖａ的安全结构———“沙盒”模型的４个组成部分：内建于Ｊａｖａ虚拟机和语言的安全特性、类的载入结构、类文件校验器、安全管理器和ＪＡＶＡＡＰＩ。     

Java编译程序技术与Java性能

概述了Java编译程序技术,把Java编译程序分成5类:具有解释技术的编译程序;具有及时(JIT)编译技术的编译程序;具有自适应优化技术的编译程序;本地编译程序和翻译程序.详细描述和分析了它们的体系结构和工作原理.同时也分析了编译程序技术对Java性能的影响.