基于关键词相似度的Web用户挖掘研究与实现

在Web挖掘极度盛行的今天,收集大量网络数据已经不是问题,而如何在海量数据中抽取去噪后的有用数据成为要解决的关键问题。本文研究将网站用户的搜索关键词分析聚类,作为用户的兴趣、爱好标签,以供运营分析人员参考。文中根据世界知识或分类体系计算词语语义距离后转化为词语相似度的方法,将词语间距离依据词频、词权重等因子加工计算出关键词集合间相似度矩阵后,用欧式距离表示其关键字集的相似度;之后聚类算法利用现有R软件中开源算法包——基于隐马尔科夫模型的depmix算法包进行的用户聚类算法。最终用某搜索引擎用户的真实数据,经过数据去噪后所得实验数据进行聚类,并于前台展示聚类及用户周边相关结果。

启发式值约简算法的研究与实现

在粗糙集理论的基础上,本文研究了启发式值约简的过程。本文研究的就是在属性约简完成后的启发式值约简算法,它一般先构造由约简属性集合和决策属性组成的决策表;然后利用一定的启发式信息对其进行去重操作,得到的新表将作为值约简的初始决策表;最后,判断记录中的各个属性值是否冗余,删除冗余属性值,对记录的属性值进行约简得到近似最小规则集。最终实现了其测试系统。

Discussion of New Padding Method in DES Encryption

DES is a kind of block cipher and before DES encryption the plain text be divided into the same-size blocks. But sometimes the plain text can’t be divided into the exactly size. So padding step is needed to pad the space of the block. The discussion of the block padding is the emphasis of this paper. A new padding method is given and at the last part of the paper the implementation of DES using new padding method is given.