面向应用能力培养的网页类课程教学改革与实践

网页类课程教学改革应立足于提高大学生学习网页设计与制作技术的兴趣,培养其实际应用能力。以非计算机专业网页设计与制作课程为例,探讨如何把培养应用型人才贯彻到教学实践中。采用案例教学法与任务驱动教学法优化理论和实验教学,提高学生的主动参与意识和实践能力;借助网上教学平台,加强师生交流、丰富学生课外学习;改革考核方式,建立以培养学生实践能力为目标的评价体系。通过教学实践取得了显著成绩,验证了该教学方法的可行性。

一种新型的网页去噪及网页类型判断方法

传统的网页聚类方法存在准确率不高和计算复杂度高的问题。因此,文章提出了一种新型的基于URL相似性和简单DOM树的网页聚类方法,使用树匹配算法进行去噪,之后再利用统计的方法进行网页类型判断。实验结果表明,该方法达到了较高的准确性。

基于网页类方法进行预测的研究

在网络时代的今天,不同类型,不同内容,不同结构的网站浩如烟海,而网站建设所面临的一个主要问题是:如果能够深入了解用户的浏览兴趣和浏览习惯、预测用户的浏览路径,就可以通过修改网页结构来提高用户的浏览效率,从而提高网站的访问量和访问效率。前人采用基于Markov链用户浏览预测模型的方法对用户的浏览路径进行预测,其缺点是不能确切反应出用户所感兴趣的网页类别,以及用户在不同类别间访问跳转的联系,本文试图通过首先将网页分类,从而基于"网页类"再对用户的浏览进行预测,可以达到了解用户对不同类别网页访问习惯的目的,从而提高网站开发设计的质量。

网页搜索结果聚类与可视化

搜索引擎成为当今在互联网上进行信息检索最常用的工具.主流搜索引擎以与用户查询的相关度排序返回搜索结果,且自然语言中存在的"一义多词"和"一词多义"现象,用户很难清楚表达他们的意图,导致往往花费较长时间从结果列表中选择所感兴趣的话题.针对这种状况,采用网页聚类技术对标题和摘要进行聚类后,并可视化地以树和图的方式向用户快速、全貌和直观地展示搜索结果,明显改善了用户搜索体验.在此基础上设计了网页聚类原型系统ECE(effective clustering engine),实验结果表明该算法具有聚类结果可读性好以及聚类准确度比较高的优点.

基于局部标签树匹配的改进网页聚类算法

Web信息抽取中需要对目标网站的网页进行聚类分析,以检测并生成信息抽取所需的模板。传统的基于DOM树编辑距离的网页聚类算法不适合文档对象模型(DOM)树结构复杂的动态模板网页,提出了一种基于局部标签树匹配的改进网页聚类算法,利用标签树中模板节点和非模板节点的层次差异性,根据节点对布局影响的大小赋予节点不同的匹配权值,使用局部树匹配完成对网页结构相似性的有效计算。实验结果表明,改进的算法较传统的基于DOM树编辑距离的网页聚类算法,在对采用模板生成的动态网页进行聚类分析时具有更高的准确率,且时间复杂度低。

基于近似网页聚类的智能搜索系统

从Internet用户的兴趣度出发,设计了一种基于近似网页聚类的智能搜索系统。该系统在用户利用常用搜索引擎系统进行信息检索时,消除搜索引擎返回的重复页,对剩余页面进行聚类,返回给用户聚类后的网页簇,这样用户就可以选择浏览自己感兴趣的页面,从而大大提高了信息检索的查准率;实验证明该系统在保证查全率和查准率的基础上大大提高了搜索效率。

链路结构的网页聚类研究

网页的链接关系反映了网页之间联系的紧密程度,这种紧密关系是网页聚类的重要依据.首先通过对网页链路结构的特点分析,提出网页节点的基本集、扩展集、半径、邻域、密度和路径树等概念;然后,利用共享入度出度以及网页之间的相异度来衡量其距离,并结合扩展集中的链接信息设计了网页相似度的计算模型;最后,利用密度分布对网页进行聚类.实验结果表明,本算法具有较好的聚类效果.

基于近似网页聚类的Web文本数据挖掘技术

提出一种针对小文本的基于近似网页聚类算法的Web文本数据挖掘技术,以获得用户感兴趣的近似网页簇系列。试验证明,该算法在保证查全率和查准率的基础上大大提高了搜索效率。由于是针对小文本的数据挖掘,研究的算法时间和空间复杂度都不高,因此,有望成为一种实用、有效的信息检索技术。

基于网页超图分割的WEB聚类法

针对于建立个性化网页和在电子商务中分类宣传产品等问题.提出了基于网页超图分割的WEB网页和用户聚类方法.通过建立网站层次模型,能够在各个层次上进行网页和用户聚类分析;在挖掘出满足一定支持度的频繁网页集的基础上聚类,仅将高度相关的网页和用户聚在同一类,而将关联性较小的网页排除在聚类外.

校企合作开发网页设计类课程的研究与探索——以辽宁经济职业技术学院为例

教师通过校企横向课题研发以及在教材编写等方面为企业进行宣传的方式,可以增强与企业交流,激发企业方进行校企合作的积极性。同时,由于校方网页设计类课程所需的企业软资源对企业的支出成本压力轻微,使得校方在教学中更易获得企业软资源的供给。横向课题与网页设计类课程相融合,可以构建真实情境化教学模式,从而提高课程的教学质量。

一种高效的网页聚类方法

当前主流的搜索引擎主要是以与用户查询的相关度来顺序返回搜索结果的,用户往往需要花费较长的时间从结果列表中进行选择。为了解决这个问题,针对搜索引擎返回的标题和摘要信息,构造有向图表示,并在此基础上实现了一种高效的网页聚类原型系统(efficient web clustering system,EWCS)。该系统将搜索引擎返回的结果按照一定的标准分类呈现给用户,用户选择感兴趣的类别进行浏览,从而较好地满足了用户对查询速度和准确度的需求。试验结果表明该算法具有一定的可行性和较高的准确率。

基于网页聚类的正文信息提取方法

精准地抽取Web页面中正文内容,在许多Web挖掘研究领域有着重要的应用价值.目前针对该问题主要采用网页分割和密度统计的方法.但现有的方法在网页中正文内容字符数较少时可能失去作用.经实例分析发现,网站内部的网页大多都是由一套相同内容模板生成的.因此本文提出一种基于网页聚类的正文信息提取的方法,该方法主要有2个部分组成:第一,基于网页的结构特征对网页进行聚类;第二,面向相似网页集合的正文位置特征生成.采用该方法可以从多种类型的网页中抽取正文信息.我们针对5个网站进行了实验,实验结果表明该方法的可行性和有效性.

LTE网络中网页浏览类业务的用户感知研究

网页浏览类业务在LTE网络中占比较高,本文分析网页浏览类业务全流程,挖掘影响用户体验的关键因素,形成评估的关键指标,基于模糊分层评价法,建立网页浏览类业务的用户感知评估体系,以满足移动网页浏览类业务质量评估的要求,通过验证,可提升运营商为网页浏览类业务质量评估能力。

基于网页聚类的Web信息自动抽取

针对现今较流行的动态Web网页数量巨大、数据价值高,并且网页结构高度模板化的特点,设计了一个基于网页聚类的Web信息自动抽取系统。在DOM抽取技术基础上利用网页聚类寻找高相似簇,并引入列相似度和全局自相似度计算方法,提高了聚类结果的准确性。抽取模板中应用了可选节点对模板的修正和调整,以提高内容节点的正确标识。实验结果表明,该方法能够自动寻找并抽取网页主要信息,达到了较高的准确率和查全率。

一种快速网页检索结果聚类策略

在网页聚类中,HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering)算法和K-means算法都是经常用到的。但它们都有各自的不足。提出一种两阶段聚类方法。第一阶段利用HAC聚类算法对网络检索结果的标题进行聚类,第二阶段以第一阶段结果作为初始中心用K-means算法聚类标题和摘要取得比较合理的聚类结果。由于标题一般都比较短,可以大大减少HAC算法的运行时间。这样既满足网络检索对时间的要求又可以得到较好的聚类结果。

教育资源类加密网页的破解下载方法初探

教育资源类网页加密现象的存在,让普通教师无法下载获取心仪的网络多媒体教育资源,使丰富的网络教育资源不能有效普及、发挥其教育价值;本文在不用于商业目的前提下,从常见网页加密现象与技术分析入手,结合笔者实际工作经验,尝试总结、归纳出教育资源类加密网页的破解与资源下载方法和技巧,以推进现代教育技术的普及应用.

Web网页聚类Hamming算法的研究与改进

通过对Web日志数据的挖掘研究,应用两种聚类的算法,Hamming算法和K均值算法,将用户所访问的网页进行聚类。在这两种算法中,首先以Web站点URL为行,User ID为列建立URL-User ID关联矩阵.然后对行向量进行相似性分析,可以得到相似的Web群体类,从而完成对Web网页的聚类。

社会标注系统自适应网页聚类算法研究

文中提出了一种社会标注系统自适应网页聚类算法,可以自适应找出类别数目k并完成聚类。将随机选择的15组网页语料进行聚类对比实验,采用准确率、召回率、F-Measure值、Purity和NMI这5个指标来评测聚类的效果。实验结果表明,文中所提出的自适应网页聚类算法效果较好。

电子商务购物类网页美工设计中色彩心理的价值

近年来,网络化、信息化的广泛应用,网络购物已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。电子商务竞争日益激烈的今天,如何应用美工设计中的色彩心理价值进行网页的包装设计,实现吸引消费者,提升销售业绩是非常重要的内容。该文就电子商务购物类网页的美工设计中色彩心理的价值进行相关探讨,以期为电子商务购物类网页设计提供思路。

网页制作类培训课程考核方法改革初探

本文围绕网页制作类培训课程考核方法的改革,通过对页面素材处理课程考核方法改革的实践,检验了过程考核法和多元考核法等方法对于改革实践的效果。论证了网页制作类培训课程考核方法应如何切实起到提高教学质量和效果的作用。