面向行业的智能化知识管理与云服务方案

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首先描述了国内外知识管理系统目前的发展情况和所面临的问题,进而针对行业企业单位的特点提出了知识的智能化采集、组织、推送和管理解决方案。除了保持传统分布式文件管理架构外,还基于专业的中文分词系统、分布式异构数据采集和整合工具,融合本地机和互联网等多数据源,通过多维度标签云和知识地图门户主动推送有效知识。最后,尝试构建"按需供应"云服务模式使知识共建和分享成为可能。
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通过对Web日志中用户访问模式规则抽取方法的研究,提出一种基于云理论的Web日志定性规则提取方法。该方法分析了影响用户兴趣度的时间因素,利用云模型表示关联规则挖掘中支持度和置信度的"软阈值",采用云变换过程来实现各页面停留时间定性概念的划分,克服了边界过硬的问题。与传统方式相比,该方法挖掘出的规则是一种基于时间概念的多条件多规则的定性描述形式,能够灵活地反映Web用户访问模式的规律性。
基于音频小波域系数的均值和方差特征,提出了一种自适应音频水印方法。通过修改音频帧小波域子带细节系数,使其统计均值按照欲嵌入的水印信息发生改变。根据各音频帧的方差调整水印在不同帧中的嵌入强度,检测水印时不需要原始音频。仿真实验表明水印算法能具有更好的不可感知性,并对常规的音频信号处理,例如滤波、MP3压缩、重采样、重量化、幅度放缩等有良好的稳健性。
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