简介:数据库是数据管理的最新技术,是计算机科学的重要分支。数据库自20世纪60年代中期产生到今天仅仅三十几年的历史,但数据库技术不论在理论上、实践技术上还是在应用上,都取得了巨大的发展。现代数据库技术已成为信息系统和计算机应用系统的核心。特别是在信息时代,建设以数据库为核心的信息系统和应用系统,科学地存储、管理和使用数据,对于提高企业的效益、改善组织的管理、改进人们的生活均具有极其实在的意义。从而吸引了从事理论研究、系统研制和应用开发等众多的学者、专家、厂商和技术人员,致力于对数据库的研究和实践。因此,对数据库系统做全面的、系统的介绍是整个科学界、乃至整个社会的共同需要。本文主要讨论提高输入数据准确性的方法,供读者参考与借鉴。
简介:用户声誉的研究对于互联网金融和电子商务的健康发展具有重要意义,是在线用户行为分析中一个重要的研究方向。在线用户评分系统中研究学者提出了许多声誉度量算法,然而不同方法度量用户声誉的思想和角度是不同的。为了在海量数据中对用户声誉有一个总体的认识,提出一种基于SkylineQuery的高声誉用户识别方法。将已有的几种声誉度量方法进行分类,综合选取代表性的算法得到的用户声誉用Skyline查询方法找到的集合Skyline中不被其他用户所支配的用户,即为高声誉用户。同时分析不同时间段上得到的集合Skyline中高声誉用户的规律。本文综合多种声誉度量方法从定性角度对声誉进行应用研究,拓宽了用户声誉研究的广度。
简介:新一代网络环境下,用户与信息之间的交互耦合及其动态演化更加突出,并基于此形成了多样及多变的用户群组和信息群组。为了提高网络信息共享、传输及获取的效率,需要揭示用户与信息间的耦合及演化机制。本研究主要探讨其耦合机制的研究范式,尝试基于社会网理论揭示用户与信息间的耦合影响机制;基于概率图模型及多主体仿真揭示用户与信息间的关联演化机制;基于社会网理论构建用户群组和信息群组的模式识别模型。用户与信息间的耦合及演化机制的揭示,可丰富行为经济学、复杂性科学以及图书情报档案学等领域的相关理论,用户群组与信息群组模式识别模型的构建,有助于提高网络信息的社会化获取及个性化服务的效率。