检索结果-南通市图书馆

基于Web挖掘的个性化网络教学系统的设计与实现

丛书名：华清远见系列图书

2011年

作者：鲜学丰

本书由浅入深地讲解Linux系统的安装部署、桌面应用、基础操作、Shell脚本、常用服务等相关知识。本书从初学者的角度详细地讲解每一个操作步骤，力求让读者可以更加清楚、准确了解整个操作过程。

ISBN: (数字)9787121128028

ISBN: (纸本)9787894648693

关键词： Linux操作系统

来源：畅想之星图书光盘版（南... 畅想之星图书光盘版（南... 评论

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计算机应用 2007年第B6期27卷 31-33页

作者：鲜学丰杨雪苏州市职业大学计算机工程系江苏苏州215104 南京工程学院工程实验与实训中心江苏南京210000

设计了一种基于Web挖掘的个性化网络教学系统,该系统结合Web使用挖掘、Web内容挖掘和Web结构挖掘的挖掘结果为学生提供个性化的推荐服务,即使在使用数据比较少,或教学内容变化比较频繁的情况下,也能为学生提供高质量的个性化推荐服务。

关键词：个性化教学 Web挖掘个性化推荐

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基于Web使用挖掘的个性化推荐服务研究

基于Web使用挖掘的个性化推荐服务研究

作者：鲜学丰河海大学

学位级别：硕士

随着Internet应用的迅速发展,网上信息迅速增长,信息种类也越来越多,人们面对太多的信息无法选择和消化,此种现象称为信息过载。Internet上信息资源分布的广泛性又给用户寻找感兴趣的信息增加了困难,也就是所谓的信息迷失。当前主要采... 详细信息

随着Internet应用的迅速发展,网上信息迅速增长,信息种类也越来越多,人们面对太多的信息无法选择和消化,此种现象称为信息过载。Internet上信息资源分布的广泛性又给用户寻找感兴趣的信息增加了困难,也就是所谓的信息迷失。当前主要采用搜索引擎来检索Web上的信息,大多数搜索引擎缺乏主动性,未考虑个体用户的兴趣偏好,因而未能有效地解决信息过载和信息迷失的问题。为了有效地解决信息过载和信息迷失给人们带来的种种困扰。最近研究者们提出了一种被认为能有效解决这些问题的技术--Web个性化服务技术。基于Web使用挖掘的个性化服务是目前Web个性化服务中应用和研究的关键技术,Web使用挖掘主要应用于个性化推荐服务,商业智能和Web站点优化。本文主要对基于Web使用挖掘的个性化推荐服务中若干关键技术进行了研究。本文的主要研究内容如下: ***使用挖掘的方法研究。详细的研究和探讨了Web使用挖掘的整个过程(如:数据收集、数据预处理、模式发现、模式分析以及应用)。 2.提出了一种可扩展兴趣表示模型(SIM)。首先,介绍了目前个性化推荐服务系统中表示用户浏览兴趣和CI(cluster's interest characteristic,后文将用“CI”代替“聚类的兴趣特征”)的若干方法,分析了它们各自的不足之处。然后,提出了一种可扩展兴趣表示模型(SIM)。SIM利用用户会话(后文将用“会话”代替“用户会话”)的所有2-会话片断的特征来表示SI(session's interest characteristic,后文将用“SI”代替“用户会话的兴趣特征”)。SIM是一个可扩展模型,根据具体应用的需要SIM可以调整从2-会话片断中抽取特征的数目来调整它表示SI和CI的准确性。实验结果表明,SIM有效提高了表示SI和CI的准确性。 3.提出了一种基于会话聚类的个性化推荐算法(SCRec)。首先,详细分析了目前基于聚类挖掘技术的个性化推荐方法的若干不足之处。然后,提出了一种基于会话聚类的个性化推荐算法(SCRec)。数据预处理阶段和会话聚类阶段,SCRec利用SIM表示SI和CI,推荐产生阶段,SCRec利用2-会话片断在聚类中的权重和当前会话与聚类的相似性来产生推荐。实验结果表明,基于会话聚类的个性化推荐算法(SCRec)可以有效提高推荐系统的服务质量。

关键词： Web使用挖掘兴趣表示模型个性化推荐会话聚类推荐算法

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一种新的可扩展用户浏览兴趣表示模型

计算机工程与应用 2007年第20期43卷 184-186,232页

作者：鲜学丰杨雪苏州市职业大学计算机工程系江苏苏州215104 南京工程学院工程实验与训练中心南京210000

在分析Web使用挖掘中现有用户浏览兴趣表示方法的特点和不足基础上,针对现有方法表示用户浏览兴趣准确性不高的缺点,提出了一种新的可扩展用户浏览兴趣表示模型(SIM),并且给出了SIM的数据结构、SIM表示用户浏览兴趣的方法。以真实数据... 详细信息

在分析Web使用挖掘中现有用户浏览兴趣表示方法的特点和不足基础上,针对现有方法表示用户浏览兴趣准确性不高的缺点,提出了一种新的可扩展用户浏览兴趣表示模型(SIM),并且给出了SIM的数据结构、SIM表示用户浏览兴趣的方法。以真实数据进行了实验分析,实验结果表明,SIM与现有方法相比有效地提高了表示用户浏览兴趣的准确性。

关键词： Web使用挖掘用户浏览兴趣用户会话

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Linux快速入门

基于循环策略和动态知识的deep Web数据获取方法

作者：於岳鲜学丰

来源：南通市图书馆图书评论

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通信学报 2012年第10期33卷 35-43页

作者：鲜学丰崔志明赵朋朋梁颖红方立刚苏州大学智能信息处理及应用研究所江苏苏州215006 江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心江苏苏州215104 苏州市职业大学江苏苏州215000

针对目前deep Web数据集成在数据获取方面存在代价大和查询选择效率低等问题,提出了一种基于循环策略和动态知识的deep Web数据获取方法,该方法根据同领域数据源之间的关联关系,提出使用循环策略分多次完成数据源的数据获取,同时利用集... 详细信息

针对目前deep Web数据集成在数据获取方面存在代价大和查询选择效率低等问题,提出了一种基于循环策略和动态知识的deep Web数据获取方法,该方法根据同领域数据源之间的关联关系,提出使用循环策略分多次完成数据源的数据获取,同时利用集成系统已获取的数据动态构建知识,并设计了基于集成系统动态知识的查询选择方法。与现有方法比较该方法能降低数据获取的代价,提高查询选择的准确性。实验结果表明,该方法有效地提高了deep Web数据集成的数据获取效率。

关键词： deep Web 数据集成数据获取动态知识查询选择

一维概率Hough变换的实时鲁棒多圆检测方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2015年第10期27卷 1832-1841页

作者：陈珂吴建平李金祥许旻鲜学丰顾才东苏州市职业大学计算机工程学院苏州215104 江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心苏州215104

针对现有圆检测算法以像素为投票主体在二维或三维空间进行参数累积,运算复杂度高,难以达到复杂自然场景中的实时检测要求的问题,提出一种以线段为投票主体并基于一维概率Hough变换的实时圆检测算法.首先基于梯度方向对Canny边缘像素实... 详细信息

针对现有圆检测算法以像素为投票主体在二维或三维空间进行参数累积,运算复杂度高,难以达到复杂自然场景中的实时检测要求的问题,提出一种以线段为投票主体并基于一维概率Hough变换的实时圆检测算法.首先基于梯度方向对Canny边缘像素实施逐段分割,从中选取满足一定曲率条件的线段作为种子,对每个种子沿半径进行一维概率Hough累积;然后根据峰值大小和位置提取有效圆及其初始半径;最后利用圆的直接最小二乘拟合进一步定位圆半径和圆心.对复杂的自然场景图像进行实验的结果表明,通过选取合适的分割阈值,该算法在确保圆检测可靠性的前提下在速度上显著优于现有算法.

关键词：一维概率Hough变换实时圆检测鲁棒圆检测

基于MapReduce虚拟机的Deep Web数据源发现方法

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通信学报 2011年第7期32卷 189-195页

作者：辛洁崔志明赵朋朋张广铭鲜学丰苏州大学智能信息处理及应用研究所江苏苏州215006

为了提高Deep Web爬虫发现和搜集数据源的效率,提出了一种融合MapReduce和虚拟化技术实现DeepWeb海量数据挖掘的并行计算方法。基于MapReduce架构提出了一个Deep Web爬虫模型,通过链接过滤分类、页面过滤分类、表单过滤分类等3个MapRed... 详细信息

为了提高Deep Web爬虫发现和搜集数据源的效率,提出了一种融合MapReduce和虚拟化技术实现DeepWeb海量数据挖掘的并行计算方法。基于MapReduce架构提出了一个Deep Web爬虫模型,通过链接过滤分类、页面过滤分类、表单过滤分类等3个MapReduce过程找到Deep Web数据源接口,并利用虚拟机构建单机集群进行性能测试。实验结果显示该方法可以实现大规模数据的并行处理,有效提高爬虫数据源发现的效率,避免网络及物理资源的浪费,验证了云计算技术在Deep Web数据挖掘方面的可行性。

关键词：数据源发现 MapReduce Deep Web 虚拟化技术云计算

面向Deep Web本地化数据集成的数据源两层选择模型

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计算机工程 2017年第3期34卷 32-39页

作者：鲜学丰崔志明方立刚顾才东孙逊江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心江苏苏州215104 苏州大学智能信息处理及应用研究所江苏苏州215006

针对基于数据源质量选择方法的数据源在数据爬取时存在代价大、重复率高的问题,提出一种结合两层选择模型的Deep Web数据源选择和集成方法。该方法根据数据源本身质量和数据源的效用构建数据源的两层选择模型。给出基于该模型的递归增... 详细信息

针对基于数据源质量选择方法的数据源在数据爬取时存在代价大、重复率高的问题,提出一种结合两层选择模型的Deep Web数据源选择和集成方法。该方法根据数据源本身质量和数据源的效用构建数据源的两层选择模型。给出基于该模型的递归增量数据源选择和集成策略,采用基于数据源质量的选择器过滤大量低质量Deep Web数据源,仅选择若干个高质量的数据源作为第2层选择器的输入。从候选数据源集合中递归地选择,使集成系统在获得尽可能多的高质量数据的同时,避免出现较高覆盖率的k个数据源,作为集成系统最终需要爬取和集成的数据源。实验结果表明,该方法结合两类选择器的优点,缩减了候选数据源的空间并保证集成数据的质量,同时避免了系统处理大量重复数据,有效降低Deep Web数据爬取与集成的代价。

关键词：深层网页数据集成数据源选择数据源质量效用模型递归增量策略

基于属性值序列图模型的deep Web新数据发现策略

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通信学报 2016年第3期37卷 20-32页

作者：鲜学丰崔志明赵朋朋方立刚杨元峰顾才东江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心江苏苏州215104 苏州大学智能信息处理及应用研究所江苏苏州215006 苏州市职业大学计算机工程学院江苏苏州215104

针对数据源新产生数据记录的增量爬取问题,提出了一种deep Web新数据发现策略,该策略采用一种新的属性值序列图模型表示deep Web数据源,将新数据发现问题转化为属性值序列图的遍历问题,该模型仅与数据相关,与现有查询关联图模型相比,具... 详细信息

针对数据源新产生数据记录的增量爬取问题,提出了一种deep Web新数据发现策略,该策略采用一种新的属性值序列图模型表示deep Web数据源,将新数据发现问题转化为属性值序列图的遍历问题,该模型仅与数据相关,与现有查询关联图模型相比,具有更强的适应性和确定性,可适用于仅仅包含简单查询接口的deep Web数据源。在此模型的基础上,发现增长节点并预测其新数据发现能力;利用互信息计算节点之间的依赖关系,查询选择时尽可能地降低查询依赖带来的负面影响。该策略提高了新数据爬取的效率,实验结果表明,在相同资源约束前提下,该策略能使本地数据和远程数据保持最大化同步。

关键词： deep Web 新数据发现数据获取