基于机器学习的恶意程序检测研究

传统的基于特征代码的商用病毒扫描器可以有效地发现已知的恶意程序,但却不能可靠地发现未知的恶意程序。将机器学习技术应用于恶意程序检测,可以准确有效地发现未知恶意程序。讨论了基于机器学习的恶意程序检测方法,并提出结合RIPPER和贝叶斯方法检测程序。     

基于K-means聚类的电信客户分群方法

作为分析客户的重要方法,客户分群对电信企业在日益激烈的市场竞争中取胜有重要意义。采用K-means聚类分析技术,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出了一个电信客户分群的解决方案。     

高校图书馆大数据服务现实困境与应用模式分析

[目的/意义] 为提高高校图书馆大数据应用服务水平,在综述图书馆大数据服务国内外研究进展并分析现实困境的基础上,提出一种高校图书馆大数据应用模式体系。[方法/过程] 从大数据收集与整合、大数据分析方法、知识服务以及破解资源紧缺难题等角度分析图书馆大数据应用之困境,构建基于大规模网络分析方法的图书馆大数据应用模式体系。[结果/结论] 结合知识管理理论和开源云计算平台的基于大规模网络分析方法的图书馆大数据应用模式,能够应对当前高校图书馆大数据服务面临的挑战,并有效促进高校图书馆大数据服务的进一步发展。     

基于免疫单亲遗传和模糊C均值的聚类算法

聚类算法是数据挖掘算法中的重要方法之一.本文在分析了FCM算法和基于遗传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,实验表明该算法是有效的.     

基于Spark的高校图书馆文献推荐方案及实证研究

[目的/意义]以高校图书馆馆藏图书数据库和各类论文数据库等海量的文献资源为基础,设计推荐方案并基于Spark技术开展实证研究,力图优化图书馆文献推荐效果和提高系统计算性能。[方法/过程]首先分析大数据背景下高校图书馆文献推荐的需求,接着针对存在的文献查找缺失、文献浏览迷航和文献分析低效的现状,提出一种以文献"混合关联"为主要内容的图书馆文献推荐方案及实现算法,并应用Spark内存计算技术设计实证案例,最后对实证结果进行讨论并与同类算法比较。[结果/结论]基于Spark的文献"混合关联"方案能有效满足用户需求,提高文献推荐性能和效率,促进当前图书馆大数据应用的落地。     

配电站智能综合监控系统设计与实现

为了满足电力系统配电站安全使用和管理的需求,设计了配电站智能综合监控系统。该系统采用标准化、数字化系统的分布式结构技术设计。在子站设计中,采用模块化设计理念,由监控主机、传感器、控制器、动力设备、网络通信和交换设备等,通过485总线、无线网和以太网构成物联网监控系统。在主站设计中,基于Windows/Unix操作系统进行嵌入式应用开发,通过通信收发系统实现电脑网页和移动终端的不同应用。运行结果表明,所设计的系统能对配电站进行智能管理,有效解决配电站安全使用和管理的问题。     

应用型本科计算机专业离散数学教学实践

离散数学课程是计算机科学的核心基础理论课程,探索研究其教学方法和教学技巧,帮助学生掌握这门课程具有重要的实际意义。本文从教学内容、教学方法和教学手段三方面对离散数学教学作了分析和探讨。     

大数据挖掘视角下的图书馆智慧服务——模型、技术和服务

在当前"互联网+"背景下,应用大数据挖掘技术提高知识服务的智能化、个性化、自动化水平,实现智慧性的知识服务是图书馆服务的发展趋势。首先提出基于大数据挖掘的图书馆智慧服务模型,通过用户群挖掘、用户兴趣挖掘、学科和领域知识挖掘、业务关联挖掘来沟通大数据应用和智慧服务需求;然后提出基于Hadoop平台的图书馆大数据挖掘技术支撑体系,为智慧服务应用落地提供技术方案;最后探讨大数据挖掘支持下的场景化知识推荐服务和微知识自动问答服务。     

面向资源的图书馆跨媒体知识服务——特征、路径和创新服务

现代图书馆资源呈现出跨源和跨模态的跨媒体特征。面向资源的图书馆跨媒体知识服务具有知识模态的大跨度、知识内容的大视角、激发创新的大服务三个重要特征。文章探讨了跨媒体知识服务创新模式,包括集成性跨媒体知识检索、全景式跨媒体知识导航、情境化跨媒体知识推荐、深度嵌入式跨媒体知识咨询、个性化跨媒体知识推送、自动化跨媒体知识问答,提出以跨媒体知识图谱构建和管理为核心、跨媒体知识发现和创新为关键的跨媒体知识服务实现路径,以期为跨媒体知识服务的深入研究提供参考。