基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法

已有的频繁模式挖掘算法难以适应像生物信息数据挖掘、图模式挖掘等频繁巨模式挖掘应用.提出一种频繁巨模式挖掘算法,即基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法(Core Pattern Fusion Based Colossal Frequent Pattern Mining Algorithm,CPFCFPA),通过将各较小的核模式进行一步合成,寻求一个对频繁巨模式完整集的蕴含集.引入项集编辑距离概念,提出一种新颖的评价频繁巨模式挖掘结果质量的评测模型.实时数据集实验显示,CPFCFPA具有较好的可扩展性和挖掘性能,且对当前频繁模式挖掘算法难以或不能实现的挖掘任务,其挖掘结果能做到对频繁巨模式完整挖掘集的较好近似.     

基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性.     

数字图书馆中的检索结果聚类和关联推荐研究

探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。     

The Impact of Museum Purchase on the Auction Prices of Paintings

This study examines how art museumspurchasing policy influences the auction prices ofpaintings. Using a cross section of non-speculativetransactions during the period 1820–1970, we findconsiderable empirical support for the hypothesisthat public museums outside the U.S. pay above averageprices in auction markets providing higher thanaverage yields to private sellers. The typical U.S.private museums appear to be more restricted byfinancial constraints and the development of thegeneral economic conditions than their publiccounterparts.     

基于BP算法的网络信息资源有效性评价研究*

针对网络信息资源的评价现状，阐明对定性指标进行定量评价的必要性，给出网络信息资源有效性评价指标体系的层次结构模型，运用BP神经网络算法对其进行有效性评价，并通过仿真结果分析，证明其可行性与有效性。     

普适评估算法模型研究

论述的评估算法模型主要针对常用的各类评估系统,介绍了算法模型的多种形式,这些模型交织在一起,详细地给出了实现算法。算法模型具有很强的实用性,为建立高效和功能强大的计算机评估系统提供参考。     

基于概率神经网络的文本自动分类研究

本文提出了将一种径向基网络的重要变形———概率神经网络应用于文本自动分类的研究 ,与常用的K 最邻近法相比 ,具有一定的优势 ,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时 ;与BP等其他神经网络相比 ,其特点是需调节的参数少 ,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构 ,比较容易使用。此外 ,从研究中的不同特征选择的评价函数来看 ,它们对分类有一定的影响 ,应用X2 统计进行特征选择的分类正确率最高 ,其次是文本证据权 ,而期望交叉熵的效果最差 ,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的。     

基于B/S模式的科技文献管理系统的策略和初步实现*

通过对国内外文献管理工具的现状与发展趋势进行分析, 并结合当前文献信息的网络化特征, 进行了文献管理系统基于B/S (浏览器/服务器) 模式下的策略研究, 并讨论了相关的实现技术。本文设计了一个基于B/S 模式的文献管理系统框架, 通过对用户的权限控制, 以及对不同类型的科技文献信息的管理、批量导入和导出, 使用户可以通过Internet 对文献信息进行有效的检索、维护、使用和共享, 并进行了初步的系统(Ref Manager) 开发和实现。     

基于支持向量机的文本自动分类试验研究

提出了将支持向量机应用于文本自动分类的研究，与常用的K-最邻近法相比，无论是对训练数据集还是测试数据集均具有一定的优势，而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要比K-最邻近法小。此外，从研究中的不同特征选择的评价函数来看，它们对分类有一定的影响，应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高，其次是文本证据权，而期望交叉熵的效果最差，说明特征选择在文本自动分类中也是相当重要的。     

教学资源可视化方法

教学资源信息可视化是教学改革与创新的重要内容。本文讨论了教学课件设计中的知识点分割、多媒体素材的制作、资源库元素（多媒体对象）的XML/RDF描述、索引机制和可视化方法。