摘要：数据仓库设计中一个重要问题就是选取视图进行实体化。论文给出实视图代价估算模型,利用遗传规则,提出实视图选取的方法和策略。经实验证明,该算法达到了良好的效果,效率高。

摘要：对高维主存的反向K最近邻(KNN)查询进行研究,提出一种△-RdKNN-tree索引结构。通过在该索引结构上进行主存KNN自连接,预处理数据集中点的KNN距离信息。将这些距离扩展到索引的各层节点中,基于该索引设计高维主存的反向KNN查询算法以及反向KNN连接算法。分析结果表明,该算法在高维空间中是有效的。

摘要：kNN(k最近邻)连接是高维数据库中的一种重要但代价昂贵的基本操作。随着RAM容量越来越大且价格逐渐低廉,更多的数据集能够被装入主存。如何实现快速主存kNN连接,引起人们的关注。索引Δ-tree-R和-Δtree-S是根据kNN连接的特点专门为主存kNN连接设计的索引。结合编码、节点中心重合技术,给出了构建Δ-tree-R和-Δtree-S的核心算法及相关证明,实验表明,基于该索引的主存kNN连接算法-Δtree-KNN-Join明显优于目前已存在的可用于主存的kNN连接算法Gorder。

摘要：分析Java语言程序设计教学设计的概念和模型应用,指出合理有效的课程教学设计能够促进教师在教学实践中充分利用教学技术与教学资源,调动学生的主观能动性,取得良好的教学效果。

摘要：针对嵌入式课程的教学方法,指出现有教学方法存在的不足,提出一种基于SPOC和翻转课堂相结合的嵌入式课程教学方法,具体阐述基于SPOC和翻转课堂的嵌入式课程教学方法的四个阶段:前端分析、课程设计、课堂教学和评价。

摘要：为了提高学生学习积极性,充分体现"以学生发展为本"的理念,提高教学质量,增强教学效果,培养适应时代和社会需求的软件开发人才,提出了以任务为主线、教师为主导、学生为主体的教学模式——任务驱动教学法。对该教学法中的任务划分与设计、课堂组织、任务驱动的实现过程及实施中应注意的一些问题进行了阐述。结合教学实践中的经验对该教学方法的各个环节进行了分析和总结。

摘要：以Web2.0为代表的社会媒体正在深刻影响和改变信息的传播方式、人们的社交方式、大众的生活理念,社会网络也成为学术界和工业界的研究热点。以中国著名社交网站"新浪微博"的大规模数据为依托,研究了社会网络的信息传播问题,揭示了社会网络的信息传播机制,提出了几种信息传播模型,尝试剖析社会网络的信息传播规律。这些研究成果既可以应用于信息传播预测、传播态势感知、个性化信息推荐、广告精准投放等多个领域,也可以用于发现不良用户和信息,保障网络和信息安全。

摘要：随着互联网的快速发展,网络日益成为人们查找有用数据的重要手段。由于WWW上的信息很多存储在HTML页面上,网页分类就显得十分必要。利用各种开源软件,详细设计并实现了一个中文网页分类模型,同时利用元搜索技术实现数据采集,有效地提高了采集的广度和深度。在进行中文分词时利用了专业词库,此方法提高了分词的准确率,在建立VSM时提出了一种基于相似度曲线的网页特征抽取方法,此方法能有效解决特征提取的高维问题,并对提高特征区分度,缩小运算量具有良好的效果。

摘要：社交网络中谣言的肆意传播给网络安全以及社会稳定带来了全新的挑战,如何科学地认识和掌握谣言传播、扩散的内在规律,并对谣言进行有效地控制具有非常重要的学术意义和社会意义。文章首先在充分分析目前谣言传播模型的基础上,引入谣言正向感染及负向感染两个感染状态,提出更适用于描述谣言传播的SPNR模型;其次,基于SPNR模型,设计谣言传播SPNR算法,实现谣言传播演化过程的仿真;另外,利用数值仿真的方法,分析了模型主要参数对谣言传播关键指标的影响效果,为制定有效的谣言控制策略提供了可靠的依据;最后,从定性和定量两个角度验证了SPNR模型基本假设的准确性,同时通过将SPNR模型模拟效果与新浪微博实证结果进行对比试验的方式,验证了SPNR谣言传播模型的适用性。

摘要：全程的三次Ｃ２样条曲线是按最小权规则求出的。为得到高阶逼近的圆，选择了参数化方法。对给定数据对应图形的存储方法作了考虑。