基于实例的分布式数据库中的数据分配方法研究

在分布式数据库设计中数据分配的问题对整个系统的改进数据的可用性、提高DDB的效率和可靠性有很大影响，本文主要通过实例讨论数据分配的原则，分别对非冗余分配、冗余分配、静态启发式分配等数据分配方法采用量化的方法来进行研究，并对动态分配也做了一些比较分配，在研究过程中，把分布式检索和更新处理问题结合起来考虑，以获得减少通信代价、减少检索代价及更新代价的最优解决方案，从而明确得出全局关系划分后的逻辑片段应该置放的最佳场地。     

一种基于信息论的归纳分类学习算法

提出了一种基于信息论的归纳分类学习算法--最大贡献分类算法.该算法根据信息论中信道传输的理论,把类别空间和各特征空间的概率转移矩阵以及互信息结合起来,定义了贡献的概念,从而得出了对给定的观测值,用它的最大贡献作为对实体进行分类的规则.文中通过实例学习与分析,验证了这种算法的有效性和可行性.     

基于Web Service的DSS模型重用机制研究

模型重用是DSS模型研究的重要问题之一．本文提出把DSS模型分成动态模型和静态模型并分类进行管理，同时利用Web Service技术向远程客户端提供模型服务；而用户则通过客户端模型调用组件向Web Service调用不同的模型服务．这样更好地实现了在分布式异构环境中的模型重用，另一方面也使得模型易于使用和管理．     

电子政务建设中的基础数据库建设规划研究

在信息技术与现代网络技术的支持下,政府要为公众提供更加方便的高质量服务.通过将各个政府部门整合成单一的"虚拟政府",为公众提供"一站式"的政务服务.基础数据库作为电子政务建设中基础信息建设的内容,是实现信息共享的关键.本文讨论了基础数据库建设中所涉及的相关问题和建设与发展策略.     

基于关联规则的日志分析系统的设计与实现

网上广告势必成为中国广告业不可取代的部分．广告人总是期望广告能获得最好的效果．为此．本设计并实现了一个基于关联规则数据挖掘的日志分析系统．数据挖掘引擎在实现过程中针对挖掘数据的特点对Apriori算法进行了改进．并通过仿真数据库对挖掘结果进行了验证．日志分析系统获得的“知识”可以直接用于改善Web的信息服务．     

关联规则挖掘算法的改进与优化研究

首先对Apriori算法过程本身进行了详细的研究．给出了三种改进措施。各种改进措施在特定的应用场合有着明显的优点．均能有效减少存储候选集所占用的空间或算法过程占用的时间。之后着重对强关联规则的生成算法进行了详细讨论．给出了优化算法．实例表明该算法能有效减少相关计算量．比已有算法运算效率明显提高．     

基于树形结构的Web信息抽取

提出了一种基于树形结构的Web结构化数据抽取算法.该算法基于HTML的树形层次结构,包括HTML树构造算法,数据区域挖掘算法,数据记录挖掘算法以及数据记录模式生成算法.算法引入了页面元素布局位置等信息用于清洗页面,采用层次划分思想实现页面数据区域的挖掘,并通过树匹配生成记录模式,实现最终数据项抽取.实验表明,该方法可以有效地实现Web结构化数据抽取.     

一种基于事先测试的分布式数据库优化联接查询技术

在分布式数据库系统中,查询优化是一极其重要的问题,其中联接查询的优化因其应用的广泛性而显得尤为关键.本文介绍了在分布式数据库系统中对联接查询的一般处理方法,详细论述了笔者提出的一种在分布式数据库中基于事先测试的优化联接查询技术,并进行了分析与总结.     

培养学生语感，提高语文素养

在语文教学中,为什么学生学了那么多的语文,有的人到头来却写不通一个完整的句子,说不出一句完整的话来表达自己的意思？这是什么原因呢？这是在平时的教学中老师缺乏对学生语感的培养。那么,怎样才能学好语文？怎样才能有效的培养语感？怎样才能提高学生的语文素养呢？     

知识过滤和它的依赖推理发现

知识具有颗粒，知识具有粒度；颗粒，粒度是知识的两个基本特征；知识的颗粒特征，知识的粒度特征与知识的属性保持着紧密联系，属性的变化引起知识颗粒特征，知识粒度特征的变化．本文将物理学中物质具有颗粒的概念和过渡的概念引入到粗集（rough set）理论与应用的研究中，提出了知识过滤的概念，给出知识过滤的数值度量，知识筛子原理．利用知识过滤的概念，给出知识过滤在依赖推理中的推理结构，依赖推理的数值关系和在知识发现中的应用．知识过滤与依赖推理相互交叉，互补共享，是知识发现研究的一个新方向．