基于PacketTracer网络案例实验设计和开发

Packet Tracer思科网络学院仿真教学软件是思科网络技术学院中最流行、操作最简单、最接近真实环境的模拟工具。基于Packet Tracer进行了网络实验的设计,教学实践表明,Packet Tracer能够模拟真实的网络交互设备,使得学生可以随时随地的对这些设备进行操作,使得老师的授课更加生动形象,也更利于学生理解。

基于主题相关与用户历史的网页排序算法

基于链接结构的PageRank排序算法,存在平均分配权值、主题漂移、忽视用户兴趣等问题。针对这些问题,结合搜索词与网页关键词以及用户搜索历史与网页关键词之间的相似度,提出基于主题相关度与用户历史的PageRank改进算法THPR。通过查询词与网页关键词的相关性分析解决网页的相关程度,通过对用户历史搜索记录的分析,在算法中增加用户兴趣度,使PR值分配更为合理。仿真结果表明,THPR算法与PageRank算法相比,查准率与用户搜索满意度有明显提升。

基于异常检测的K-means改进算法研究

K-means算法作为较为普遍的聚类算法,聚类效果受孤立点、噪声点和初始聚类中心影响较大。结合Isolation Forest算法计算数据中每个样本的异常度系数,根据离群值过滤比例计算得到异常度系数阈值,对高度异常值加以隔离,并对隔离后的数据集使用平均插值法求得初始聚类中心。运用改进K-means算法对真实数据集进行聚类分析,与此同时,通过比较多个离群值过滤比例下的聚类结果,找到离群值过滤比例的最优取值。仿真结果表明,相比于原始算法,新算法显著提升了聚类准确性,聚类效果更佳。