基于聚类的网络新闻热点发现方法研究

该算法通过将N个对象组织成一个有向图来实现聚类，每个对象选择一个父对象，形成一个对象之间的有向关系。父对象可以是集合中的其他对象或者对象本身，这种映射关系由函数P(n)表示。如果一个对象选择自身作为父对象，则形成一个孤立的集群根节点。更多详细信息可在附带文件中查阅。

针对当前主流数据库审计系统存在的审计信息冗余、不灵活的审计配置方式以及数据统计分析能力不足等问题，我们提出了一种创新的数据库安全审计系统。该系统可以有效约简审计信息，支持灵活的审计配置，并能够有效检测潜在的数据库攻击，为数据库安全防护提供实用的解决方案。

当前的聚类方法如K-means和DBSCAN采用全局参数，难以准确发现数据的自然聚类结构。新提出的分级聚类算法CluFNC通过调整网格大小、噪声阈值和神经节点数量，能够在数据空间中精确识别内部聚类特征。该算法首先根据参数划分数据空间网格，然后利用高斯影响函数计算每个单元的场强，接着运用SOM算法对网格位置和场强进行聚类，最后通过Chameleon算法对SOM聚类得到的神经网络节点权值进行最终的数据空间聚类映射。理论和实验结果表明，该算法能有效发现数据中的自然聚类特性。

我们从学校的实际需求出发，通过对新闻发布事项的深入调研和分析，根据学生对新闻内容的需求，明确了新闻发布系统的具体功能实现。我们详细阐述了系统的结构设计和功能，包括新闻分类显示、最新新闻提示和滚动功能等。授权用户可以通过Web浏览器，使用交互式客户端程序发布、管理和实时统计学校新闻。该系统作为学校网站的子系统，具备良好的外部接口，可以有效配合其他子系统，为学校新闻发布提供全面服务。随着网络的普及，网页已经成为人们生活中不可或缺的一部分。网上信息的快速更新和丰富多彩的内容使得网络成为第三媒体，打破了地域限制，真正实现了信息共享，彻底改变了人们的工作和生活方式。制作网页已成为企业和个人宣传自己的重要

KDD 已成为人工智能领域的研究热点，广泛应用于过程控制、信息管理、商业、医疗和金融等领域。作为大规模数据库中先进的数据分析工具，KDD 研究是数据库和人工智能领域的研究重点。

随着信息技术的迅猛进步，尤其是互联网技术的革新，微博作为典型的社交媒体平台，为用户提供了即时分享信息、观点和情感的场所。微博用户之间的社交互动构成了一个庞大且复杂的社交网络，这个网络由用户之间的关注关系构建而成，通常可以通过图论方法来建模。社区发现是复杂网络分析中的重要研究方向，识别出网络中紧密联系的节点子集。传统的链接分析算法如PageRank、Hits和SALSA等，在过去对于无向网络社区发现有重要贡献。然而，这些算法多用于无权图模型，无法准确反映用户之间的真实关系亲密度，尤其是微博中的有向且权重不同的关注行为。针对这一问题，本研究提出了一种基于WAF（Word Active Force）

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

1. 绪论 随着互联网技术的快速发展，新闻信息传播速度不断加快，传统的新闻管理模式已经无法满足时代需求。为了提高新闻管理效率，构建一个功能完善、安全可靠的新闻信息管理平台至关重要。 2. 系统需求分析 本平台面向新闻管理人员，提供以下功能：* 新闻采集与编辑：支持多种来源的新闻采集，提供便捷的编辑功能。* 新闻审核与发布：实现多级审核机制，确保新闻内容的真实性和准确性。* 用户管理：对不同权限的用户进行管理，保障平台安全。* 数据统计分析：提供新闻浏览量、用户行为等数据统计分析功能。 3. 系统设计与实现 本平台采用XX架构，主要模块包括：* 新闻采集模块：利用爬虫技术，从指定网站采集新闻数据

该研究提出了一种SCRBF算法，将统计聚类方法融入RBF神经网络，通过初始化和简化隐单元来提高泛化能力并减少过拟合。实验表明，该算法在孤立点检测方面有效。