基于Ajax的智能RSS聚合系统研究

RSS存在信息过载问题,为了解决该问题,设计了一个基于Ajax的智能聚合系统,使用户可以高效、及时、准确地获取到自己感兴趣的新闻。综合了内容过滤和协作过滤的优缺点,提出了一个改进的过滤算法,提高了过滤性能和准确度。对用户的行为和特征进行建模,系统可以依据用户模型过滤掉用户可能不感兴趣的信息。并将信息过滤技术与RSS聚合技术结合,使用户可以通过RSS聚合系统获取到自己感兴趣的内容,降低信息冗余。     

HTML到XML转换研究

网络上的许多信息都是由HTML编写的,但HTML语言本身具有不足,使得其不能处理网络上的许多需求,而XML可以弥补很多HTML的不足,因此网络应用的传统数据和XML标记数据的转换变得日趋重要。本文对从HTML到XML的转换技术进行研究,并用Java语言实现该转换系统。     

JAVA语言中构造方法的继承与重载探讨

在JAVA语言中,构造方法占有重要和特殊的地位。该文从定义入手,通过实例对JAVA中构造方法的继承和重载问题作了深入的探讨,使读者看后能对这部分知识有一个深刻的理解。     

LTC1606工作原理及其在线阵CCD系统中的应用

分析了具有高采样速率、高分辨率的16位A／D转换器LTC1606的基本特性与工作原理，将其运用于线阵CCD高速数据采集系统．该系统根据线阵CCD的输出特点，使LTCl606工作于R／C控制转换模式下来对CCD输出的模拟电信号进行同步采样．在测径系统中的应用研究表明，该系统对于动态过程中的外径测量具有较高的精确度。     

基于贝叶斯分类器的垃圾邮件过滤的研究与改进

介绍了一个改进的基于贝叶斯分类技术的垃圾邮件过滤器的系统结构,完成了系统的整体设计和实现。提出了一种改进的邮件信息增益方法,选取多个样本进行实验比较分析,提高了贝叶斯分类器的性能。     

基于语义扩展的网页标签推荐系统

网页广告与当前页面内容不匹配使得广告的投放效果降低。本文使用基于站点的贝叶斯模型扩展和基于维基百科的语义扩展两种方法,精确提取网页的标签信息,用更加精确的标签去匹配网络广告,增强了广告效果。本文实现了一个基于语义扩展的网页标签推荐系统,实验证实效果良好。     

Web日志分析系统研究

Web日志分析系统不仅能改进Web网站结构,提高Web服务器性能,而且能识别用户的喜好、满意度,发现潜在用户,增强网站服务竞争力。介绍了Web日志挖掘的各个阶段,设计并实现了一个Web日志分析系统。分析了传统的频繁项集挖掘算法与序列模式挖掘算法的不足之处,根据日志数据的特性,将用户属性引入频繁项目集的生成过程,有效地减少了候选项集的数目,并根据候选集的特点,逐轮压缩数据库。将连续序列引入到ApiroriAll算法的候选集合并过程中,实现了改进算法。通过实验比较了改进算法与传统算法的效率,证明了改进算法的有效性。     

一种电影个性化推荐系统的研究与实现

在协作过滤算法研究的基础上,考虑到相似项目之间评分的相似性,将此因素加入过滤算法得到改进的协助过滤算法,提高了算法的准确度。综合内容和协作过滤的优缺点,提出一种具有自适应调节的混合过滤算法,提高了过滤性能和准确度。根据改进的算法,针对电影领域进行实验,证明了其可行性。     

Deep Web查询接口研究

Deep Web查询接口是Web数据库的接口,其对于Deep Web数据库集成至关重要。本文根据网页表单的结构特征定义查询接口;针对非提交查询法,给出界定Deep Web查询接口的一些规则;提出提交查询法,根据链接属性的特点进行判断,找到包含查询接口的页面;采用决策树C4.5算法进行分类,并用Java语言实现Deep Web查询接口系统。     

基于主题提取和记忆模型的新闻推荐系统设计

互联网的飞速发展产生了＂信息过载＂问题,新闻推荐系统可以帮助用户快速找到符合自己兴趣的新闻。文章完成了一个基于主题推荐的新闻推荐系统的研究和实现,针对该系统的关键部分即新闻主题和用户兴趣模型做了深入的研究并进行了程序上的实现。文章提出了一种基于主题的新闻推荐方式,将概率主题模型引入到文本推荐中,并深入研究了采用Gibbs抽样算法的LDA主题提取模型。文章在研究基于记忆的用户兴趣模型基础上提出了相应的改进方法,主要是针对记忆模型对用户长短期兴趣不适应的问题,提出了根据用户访问频率来确定不同兴趣度衰减速度的改进方案。