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提出了一种角色访问控制扩展模型，该模型在标准RBAC体系中引入分级策略，通过扩展读写规则和授权限制消除了RBAC中向下的信息流，并通过范围分离和会话密级等语义保留了标准RBAC的灵活性和表达力。该模型
传统的文献聚类算法根据分析文献关键词进行，忽视了文献之间的引用关系，导致了主题漂移和搜索精度不高的问题。针对引文网络中的聚类问题，受到优先情节和增长定律的启发，提出了一种基于角色划分的分层次的文献软聚
针对K-means聚类算法容易陷入局部最优、不能处理边界对象及线性不可分的缺点,提出一种基于粒子群的粗糙核聚类算法。该算法通过Mercer核将输入样本空间中的样本映射到高维空间,使样本变得线性可分,并
基于HSV颜色空间的图像分块聚类，曾璐，黄朝兵，论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征,首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按
针对目前聚类算法不能有效地处理模糊边界点的问题，提出了一种基于真实核心点的RDBSCAN聚类算法。提出真实核心点的概念，首先在密度聚类过程中的核心点进一步处理分类，把影响聚类效果的伪核心点剔除，将剩下
针对经典谱聚类算法无法自适应确定聚类数目，以及在处理大数据量的聚类问题时效率不高的问题，提出了一种基于密度峰值优化的谱聚类算法。该方法首先计算数据对象的局部密度，以及每个数据对象与其他数据对象的最小距
现有基于聚类的入侵检测算法，聚类过程中需要预设聚类数，且算法的性能受初始数据输入顺序的影响，为此提出了一种新的基于量子遗传聚类入侵检测方法。该方法的基本思想是先自动建立初始聚类簇，再用改进量子遗传算法
基于标签聚类的个性化推荐，黄正云，张铭，在Web2.0系统中，用户可以用任何标签来标注任何资源，而标签系统包含了很多冗余的、不明确特殊标签。这些现象让用户很难找到自己喜
为了更有效地解决网格资源的搜索和定位问题，提出一种以P2P形式实现的、基于兴趣聚类的非集中式网格资源发现算法。算法采用被动学习方式，通过用户的访问历史抽取节点的兴趣属性，将节点按照兴趣属性划分为多个簇
传统谱聚类对初值选取十分敏感，严重影响了聚类效果。为了解决初值敏感问题，提出了基于CMT-FCM（借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法）的自适应谱聚类算法。该算法以样本空间的标准差作为尺度参数，实现
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