一种融合文本重要性的文本检索算法

分析了查询似然模型,针对传统查询似然检索模型没有考虑文本间相关性的缺点,将链接模型引入到文本检索中,提出一个计算文本间相关性的DocRank算法。该算法通过计算两两文本间的相关性,构建一个文本矩阵,利用幂迭代法得到每个文本的优先度值,将其融合到查询似然检索模型中以准确定位所检索文本,实验结果验证了改进算法在文本检索中的有效性。     

复杂数据的多维数据模型应用研究

在线分析过程能处理繁杂的商业数据，在企业里得到广泛的应用。要处理这些复杂的数据，就要利用多维数据模型来构建这些复杂数据。提出了扩展多维数据模型。在该模型的基础上，提出了相关的代数理论。     

基于邻接关系的空间趋势检测算法研究

A regular change of one or more non-spatial attributes can be detected when moving away from a given start object. Moreover, spatial objects are often influenced by their neighbors. And the influence typically decreases or increases more or less continuously with increasing or decreasing distance. Due to the attributes of the neighbors are always similar or associated to each other, spatial trend detection based on spatial neighborhood relations is analyzed to extract useful knowledge in this paper.     

基于UML的Web应用系统设计与实现

统一建模语言是一种通用的面向对象的可视化建模语言,使用Rational Rose可以快速建立系统的统一建模语言模型,并进行系统类和数据库的深入设计.本文使用统一建模语言设计开发基于Web的作业发布系统,该系统具有结构清晰、维护性和交互性好等优点.     

SOA技术在电信业务编排中的应用

随着EAI以及Web Service技术的发展和成熟，SOA的出现以它的松耦合，即插即用的优势迅速占领了电信行业最主流的EAI技术方向，大大提高了EAI技术和平台的可靠性和便捷性，使电信行业的新老系统能更好地耦合在一起，降低了开发和维护成本。文章剖析了SOA技术的理念和框架，并针对电信业务实际案例提出了解决电信业务流程编排的方法。     

IOCP机制在P2P网络游戏中的应用

大型网络游戏作为一种分布式系统在高峰时要承载巨量用户在线负荷,这就对大型网络游戏通信系统的设计提出了非常高的要求。如何提高系统玩家承载量,使系统具有良好的伸缩性,以及如何利用有限的带宽为玩家带来一致而平滑的游戏已成为人们关注的焦点。通过对当前游戏开发技术的考察发现:在传统的网络游戏开发过程中,多是基于C/S模型,服务器在多人在线的情况下承受着巨大的压力。虽然也有基于P2P的网络游戏,但是对多个玩家同时在线支持不够。针对上述问题,文章提出将IOCP的模型应用在对等网络(P2P)模型的客户端中,以增强对等网中每个节点计算机的承载能力,从而降低主服务器的负载量。     

融合矩阵分解与距离度量学习的社会化推荐算法

为解决传统推荐系统中存在的冷启动难题,基于距离反映偏好的假设提出了一种融合矩阵分解与距离度量学习的社会化推荐算法。该算法同时对样本和距离度量进行训练,在满足距离约束的前提下更新距离度量和用户与项目的坐标,并将用户与项目嵌入到统一的低维空间,利用用户与项目之间的距离生成推荐结果。基于豆瓣和Epi-nions数据集的对比实验结果验证了该方法可有效提高推荐系统的可解释性和精确度,明显优于基于矩阵分解的推荐方法。研究结果表明,所提方法缓解了传统推荐系统中存在的冷启动问题,为推荐系统的研究提供了另一种可供参考的研究思路。     

面向服务环境中的NServiceBus服务总线应用研究

反Skyline查询现在已经被广泛用于商业规划、环境监测及其它领域。当前的研究多集中在目标对象静止条件下的反Skyline计算。对移动环境下的目标对象不断运动变化并且位置不确定情况下的连续概率反Skyline计算进行了研究。在对移动对象间反支配关系进行细致分析的基础上,定义了反支配概率和反Skyline概率以及导致反Skyline集变化的process,提出了一种基于过程事件的算法来处理位置不确定移动对象的连续概率反Skyline查询算法,以通过计算、跟踪、更新这些process来快速找出p-RSky集合,并提出两个剪枝规则进行优化,避免了大量的无效计算。大量的实验证实了该算法的有效性。     

基于格论的关联规则挖掘算法的研究

本文通过对关联规则挖掘中由候选项集生成频繁项集算法的分析．引入了格论的一些思想来改进算法,其中心思想是：通过在属性集和事务数据库的基础上进行建格,然后在格的基础上直接进行规则提取。在实验的基础上对Apriori算法和改进的算法进行了比较,实验结果表明．在特定的数据库中,改进的算法在挖掘效率上优于Apriori算法。     

运用Kerberos方法构建移动IP的绑定更新安全

绑定更新(Binding UPdate)是移动IPv6里面移动节点用于向家乡代理和通信对端告知自己当前位置而传输的信息。然而,移动IPv6里面的绑定更新在安全协议方面还需要做进一步的研究和改进。本文提出了一种基于Ker-heros的认证框架来构建绑定更新的安全。指出了该框架较移动IPv6的RRP(Return Routability Procedure)的优越性。