基于道路网络的受限优化路径搜索算法

为刻画基于道路的景区空间相关情况,通过定义道路网络模型、道路受限距离、R-半径近邻道路等概念,提出受限的空间自相关指标及优化道路路径算法SRP,用于搜索景区路网中景点的最邻近道路及计算道路长度。利用MapInfo格式的贵州省城市主干道数据进行实验,结果表明,SRP算法能快速找到最优道路路径。

基于不确定数据理论的道路相关度度量方法

现实世界中各数据元组的概率维构成不确定数据集合,在不确定数据集中的各数据元组间存在大量相关性问题。将不确定性理论应用于真实旅游数据中,并引出旅游收入统计中的重复计算问题。为了解决这一问题,需要解决道路相关度的度量问题。借助传统的Moran’s Index,提出了通用空间相关性度量方法及受限空间的自相关指标,对MapInfo格式的贵州省城市主干道数据进行了实验,实验结果表明:uncertain-srp算法的时间复杂性满足线性规律,其内存空间几乎不受影响,进一步表明了算法的有效性。

网络舆情态势分析研究

对网络舆情的分析已引起人们的高度重视,因为网络舆情热点具有导向性作用,如"某某门"事件,在短短60小时过后就引起监察部门的注意,这只有在日益流行的网络应用的今天才可能做到.分析网络舆情热点的手段多种多样,角度不同,如:可利用文本聚类的方法、动态文摘生成的方法以及意见领袖特征等方法来发现网络舆情中的热点和焦点信息.截止目前,分析网络舆情热点的方法没有固定的模式,值得深入探讨和研究.针对目前网络舆情研究的典型方法及其思想,进行概述性分析,给出网络舆情分析中词频、权重特征词、意见领袖属性矩阵等概念的形式化定义.本文作者通过对比分析,比较研究了网络舆情方法的优缺点;总结了国际上在这一领域的最新研究进展和研究方法,给出下一步的研究工作重点.

WMB*:一种提高大数据上软件执行效率改进算法

为了提高软件的执行效能及提高WMB(WebSphere Message Broker)上大数据消息数据处理的速度,首先定义了单笔柜面交易、硬件标尺、程序执行效率等概念.建立了企业服务总线上的软件执行高效算法(称为WMB*),算法主要解决了在WMB上提高各应用级系统对大数据消息数据及通讯协议的处理和转换速度,以达到提高软件的执行效率.在银行数据集上对不改变大数据消息数据结构和改变大数据消息数据结构的情况做了大量的实验,结果表明,在WMB上,用ESQL语言比JAVA语言在处理消息数据的速度快0.1个数量级,而在CPU占用率(ms/msg)上,用ESQL语言比JAVA语言低得多.WMB*算法适合在大数据上对银行交易数据进行挖掘.

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.