基于全景检索模型的多媒体检索系统

介绍了利用多媒体各媒体特征及各媒体之间相关性检索的全景检索模型和基于全景检索模型的多媒体检索系统。阐述了用于Web检索的多媒体检索系统的构成及功能。     

用Web挖掘方法扩充大学图书馆知识库研究

将Web挖掘导入大学图书馆知识库的知识挖掘中 ,将Web数据转化为传统的数据挖掘对象 ,将无序庞杂的Web信息转换成有意义的用户知识。通过对图书馆用户访问Web及用户的知识检索模式研究 ,为图书馆建立高智能知识库模型提供技术保障。     

文本数据挖掘技术在Web知识库中的应用研究

介绍了文本数据挖掘和知识提取的基本理论,然后分析了网络信息的检索与挖掘的特征,特别是文本挖掘、Web数据挖掘和基于内容数据挖掘与之相关联的系列问题.在此基础上,分析了Web知识库的设计、建立、文本数据挖掘和知识发现所需的理论和技术,对Web知识库系统的架构和功能模块进行分析和设计,建立了基于文本数据挖掘的Web网络知识库的模型.     

基于Web数据挖掘的个性化信息智能Agent挖掘系统模型

个性化智能挖掘是近几年出现的一个崭新的研究方向,它是人工智能与数据挖掘技术在Web或Internet环境下相互融合的产物。大部分个性化信息挖掘都只是建立在纯粹的Web数据挖掘之上,然而面对大部分的智能化技术的出现,面对用户能够快速准确地检索自己最想要的信息的需求,Web数据挖掘要进行相应的扩展,通过将Web数据挖掘技术和智能Agent技术相结合,从而满足用户的需求。本文主要提出两个模型:典型的个性化Web挖掘模型和个性化Agent智能挖掘模型。     

XML技术在Web数据挖掘中的应用

Web数据挖掘技术是当前的热点研究之一.但Web数据本身具有半结构化、组织性差的特点,使得Web数据挖掘工作变得十分困难.而XML的出现为面向Web的数据挖掘带来了便利.本文提出了一种基于XML的Web数据挖掘模型,并通过实例演示其实现步骤.     

基于本体的Web图像语义标注与检索模型

针对传统的基于关键字Web图像检索中的语义缺失问题,结合Web图像的视觉特征和描述文本,利用本体描述Web图像的语义特征,构建了基于本体的Web图像语义检索模型。该模型以领域本体描述Web图像的语义特征,通过自动图像标注技术构建Web图像本体库,用户可以通过输入关键词或者提交示例图像进行图像检索。实验表明,该模型具有较高的图像检索准确率。     

Web数据挖掘在急性高原病易感人群预测中的应用

将Web数据挖掘技术应用于急性高原病易感人群的预测中,通过Web技术与数据挖掘技术相结合,将分散于Web中的数据经过检索、清洗、处理后存储在专门的数据仓库中。在现有研究成果的基础上,提出一个简便、高效的急性高原病易感人群预测模型。     

数字图书馆多媒体信息检索技术及发展

讨论了数字图书馆多媒体信息检索中基于内容的文本、图像、音频、视频检索技术，介绍了信息检索的研究方向一智能检索和数据挖掘技术。     

军事情报Web数据挖掘机制

Web搜索引擎是主要基于关键词匹配的检索技术,面对WWW新的应用模式,已不能很好地满足用户的需求。而Web数据挖掘系统是对Web文档集合和用户需求集合的匹配与选择,它通过Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web用户使用记录挖掘等数据挖掘方法,从与WWW相关的资源和检索行为中抽取用户感兴趣的、有用的模式和隐含的信息,以满足情报检索的相关性和准确性的要求。因此,可运用相关搜索引擎和相关网站的设计方法,建立军事情报Web挖掘应用系统。     

基于语义Web的科技期刊网络信息检索及其应用

针对目前科技期刊数字出版过程中内容表示格式多样化和多数据源带来的异构和跨库检索难、基于关键词匹配无法达到精确匹配、基于关键字的关系数据库检索数据挖掘能力有限以及无法用自然语言进行检索查询等问题,提出构建基于语义Web的科技期刊网络信息检索模型,并讨论科技期刊领域本体库、应用本体库的创建,给出该检索模型在科技期刊的创新其服务模式、数据挖掘、知识关联和发现等方面的应用。     

基于概念的Web信息检索

分析了传统检索方法的不足，提出了一种新的检索模型，即一种基于概念的Web信息检索系统。该模型利用自然语言处理技术，在语义层次上进行查询和检索，克服了传统检索方法的不足，提高了查全率与查准率。     

XML在Web挖掘中的应用研究

面向Web的数据挖掘是一个重要地研究课题.简单地介绍了一种标号语言XML,阐述了XML在数据挖掘中的应用,指出了XML在面向Web的数据挖掘中的应用现状与广阔前景.     

基于Web的数据挖掘分类技术

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究课题。本文介绍了Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘。总结介绍了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术。     

基于半结构化分割的Web热点数据挖掘算法

随着大数据信息技术的发展,数据在线监测和数据挖掘成为计算机信息领域研究的热点。通过对Web热点数据分割挖掘,提高信息热点追踪和Web数据分类能力。传统算法采用非结构化数据挖掘算法,无法有效对Web热点数据进行准确定位和分层挖掘。提出一种基于半结构化分割的Web热点数据挖掘算法。采用半结构化数据进行特征分割,基于优秀基因位进行差分进化,使寻优曲线不断趋于平缓,在多个节点上并行的运行比较脚本,采用半结构化分割,使得Web热点特征挖掘实现自适应寻优,得到Web热点数据的分配因子,提高了挖掘性能。仿真结果表明,该算法获得了良好的效率和精度,提高了Web热点数据挖掘的自适应寻优能力。     

基于Web数据挖掘的研究与应用

随着Internet的迅速发展及Web的全球普及,数据挖掘技术已经在各个领域、各个行业展现了它的巨大作用。通过分析Web及数据挖掘的特点,列举出数据挖掘在Web基础上的具体应用。     

基于数据挖掘的图书馆用户行为分析与偏好研究

Web挖掘和书目挖掘是数据挖掘技术在图书馆用户行为分析的理论基础。在分析图书馆用户行为构成与获取的基础上,利用数据挖掘技术建立了图书馆用户行为模型。通过这些模型可以有效地提高图书馆面向用户的个性化服务水平。     

基于Kalman滤波的Web数据流抗干扰挖掘算法

提出一种基于变维Kalman滤波的Web海量数据流抗干扰挖掘算法。构建Web环境下的海量数据挖掘数据流信息模型和噪声干扰模型,结合现代信号处理方法,设计变维Kalman滤波算法进行海量数据流信号滤波预处理,把Web海量数据流映射为一组非线性宽带调频信号模型,采用信号检测算法实现Web海量数据的抗干扰挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行Web海量数据信息的抗干扰挖掘,具有较高的数据检测精度和准确挖掘性能,具有较高的抗干扰性和鲁棒性。     

Web数据挖掘在个性化检索中的应用

本文针对web数据挖掘技术在个性化检索中的应用展开了研究。首先对于个性化检索中的工作流程进行了文字介绍和流程图的展示,然后详细的对于数据挖掘在个性化检索中的关键技术进行说明,最后对于Web日志挖掘的访问模式及其算法进行深入性的分析。     

采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索

大型智能数据库的幂级检索优化设计是提高数据库访问和数据挖掘性能的关键,由于多源特征分层数据库所覆盖的对象集具有不定分区性,导致数据检索精度不高。提出一种采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索算法。多源特征分层数据库的数据结构形式,进行数据集信息模型构建,对信息模型改进型频域波束分级聚焦算法设计,实现数据库的幂级检索算法改进,提高数据挖掘性能,仿真实验表明,采用该算法进行多源分层特征数据库检索,数据信息在频域聚焦特征较为明显,数据挖掘精度较高,具有优越性能。     

Web挖掘过程和元数据的运用

当数据挖掘的对象完全由Web这种数据类型组成时 ,这个过程就称为Web挖掘。面向Web挖掘必须以半结构化模型和半结构化数据模型抽取技术为前提。所以寻找和定义一个半结构化的数据模型是Web挖掘的关键 ,通过元数据来清晰地描述Web半结构化的数据结构 ,为Web挖掘提供基本条件。