一种基于XML 的W eb 数据挖掘模型

一种基于张量的交通数据补全方法

用于销售预测的历史数据存在稀疏性与波动性等特点，当预测周期较长时，传统统计学或者机器学习领域预测算法的预测效果较差。为此，利用随机森林的集成思想与训练数据集的随机分割重组，提出一种基于数据集成的随机森

本设计目的在于提出一种智能家居的实现方式,并对其进行模拟以深入了解其可行性以及优缺点。关键在于对设备接口的定义,控制命令的定义,以及在这些定义的基础上对其解析进行操作。

在分析现有信任管理的基础上，结合科学数据网格项目需求，提出了一种基于XML的信任管理框架X-TM。该框架包含了一种基于XML的统一信任证和策略语言，以及完成验证TrustTicket与一致性验证器的信

改造XML树模型是提高XML查询效率的重要方法。通过分析现有的索引算法，对XML树模型进行了改造，提出了基于Signature的索引策略(s-DOM)。采用该策略预处理XML文档可以大大缩小搜索范围，

针对概率XML数据树分布节点冗余的问题，提出一种化简概率XML数据树的算法。通过分析概率XML数据树中的路径类型，把概率XML数据树划分为稀疏和紧凑两种形式结构，通过消除概率级联、计算绝对路径的相容类

另一种XML解析3

a model of a fair marking system

针对电视节目的互动性差、即时性要求较高,使得网络上通用的推荐电影、书籍的算法不适合电视节目的推荐这一现象,笔者根据用户观看电视的历史数据,得出用户观看电视的规律,根据当前时间生成推荐列表向用户推荐电视

针对DBSCAN算法需用户设置参数值、易产生挖掘结果偏差等不足，提出改进算法DBTC(density-basedtextclustering)，该算法不仅能够发现任意形状的簇，还有效地解决了基于密度的