Eclat算法的分析及改进

关联规则算法中的数据通常采用水平数据形式,而采用垂直数据表示的挖掘性能优于水平表示。Eclat算法在项集规模庞大时,交集操作消耗大量时间和系统内存。为此,结合划分思想和突出基于概率的先验约束方法,把数据库中的事务划分成多个非重叠部分,对每一部分采用Eclat算法,减少每次"交"操作时项集的规模,从而减少比较次数。通过基于概率的先验约束,减少产生的局部频繁项集数。实验结果表明,改进算法比原算法具有更高的效率。

基于条件随机场的科研论文信息分层抽取

在利用条件随机场进行信息抽取时,单纯基于词或基于块的方法,不能充分利用上下文信息在恰当粒度上进行切分和抽取,因此提出了一种基于条件随机场的科研论文信息分层抽取方法,利用分隔符、换行符、行首字符等格式信息,结合条件随机场的特征函数,将文本切分成文本行、块或单个的词等恰当的层次,再采用L-BFGS算法学习模型参数并进行特定文本域的抽取。实验结果表明,该方法的抽取性能优于基于词或块的条件随机场模型的信息抽取方法。

基于Linux集群下电子商务平台的构建实现

本系统采用基于Linux、MySQL cluster、Apache等技术的融合,利用集群系统来支撑商务平台,从而实现单服务器的多台部署,提高了系统的容错能力,实现了整个集群的负载均衡,系统内外网分离,保证了数据的安全性和可靠性。

电子杂志系统的设计与实现

目前的电子杂志大多都是由Flash实现,但开发周期长,加载速度慢,搜索引擎不易捕捉其内容,为了解决这一问题,设计并实现了基于WEB的电子杂志,具有结构轻巧,搜索引擎易捕捉的优点,弥补了Flash在搜索引擎方面的缺陷,使得信息的传播更加高效。

基于融合数据挖掘技术的烟草商业营销推荐系统

融合聚类挖掘和关联规则分析算法,首先采用主成分分析方法进行特征选择,获取对算法有用的属性集合;然后以营销目标为约束条件,对商户进行聚类,获取营销目标下的不同商户分类群;再针对每一类商户,先从底层获取最基础的单层关联规则,然后再采用汇总的数据挖掘技术,获取高支持度和高置信度的强关联规则,作为营销决策依据。通过分析所挖掘出来的规则,对特定分类的商户进行针对性的商品推荐,同时为上层决策提供数据支撑。