ANDAS is a Java-based web application that provides a convenient way for users to process and analyze their datasets, particularly through sorting and data mining techniques. In this system, tf-idf (term frequency-inverse document frequency) is a crucial algorithm used to measure the importance of specific words in documents. The development language of ANDAS, Java, is renowned for its cross-platform capability and robust library support. Its strong typing ensures code stability and security, enabling ANDAS to deliver reliable services. JavaServer Faces (JSF) in the Java EE ecosystem provides UI component framework for building dynamic, interactive web applications in a declarative manner, enhancing ANDAS's user interface for intuitive data handling and display. XML (eXtensible Markup Language) is employed in ANDAS for data exchange and storage, organizing data in a structured format that facilitates parsing and sharing from diverse sources. JBoss, an open-source Java EE application server, chosen for its stability and scalability, supports ANDAS for web application runtime. Enterprise JavaBeans (EJB), integral to Java EE, empowers ANDAS with services like transaction management, security, and persistence, handling complex data operations and concurrency issues. H2, a lightweight relational database management system, likely used as backend storage in ANDAS, ensures efficient performance and easy integration for small-scale web applications. AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) facilitates interactive web app features in ANDAS, enabling asynchronous data loading and user interaction enhancements such as real-time feedback during data filtering or sorting. ANDAS integrates Java, JSF, XML, JBoss, EJB, H2, and AJAX technologies to efficiently and stably handle user datasets, utilizing algorithms like tf-idf to reveal data insights.
ANDAS A Web Application for Dataset Sorting and Data Mining Services with tf-idf
相关推荐
基于TF-IDF的内容相似度算法实现
本项目提供了一个 Python 代码示例,展示了如何使用 TF-IDF 模型计算文本内容的相似度。该算法可用于多种应用场景,例如简单的论文查重等。代码基于他人项目进行修改和优化,仅供学习和参考。
算法与数据结构
14
2024-05-23
TinyXML中文指南单词频次统计与TF-IDF应用
单词频次统计的流程操作符用起来还挺直观,图 12.5 里你可以直接加上分词器,点运行,等个几秒钟,输出就出来了。在图 12.6 的 WordList 视图里,每个词出现了几次,垃圾信息和非垃圾里的分布一清二楚。如果你在参数设置那边把 keep text 勾上了,还能看到每个词的 TF-IDF 值,图 12.7 里展示得也挺清晰,文本内容结构方便。
算法与数据结构
0
2025-06-29
Small OCR Application Supported by Data Mining Algorithms
光学字符识别(OCR)是一种技术,它允许计算机自动识别并转换图像中的文本为可编辑、可搜索的数据。这种技术在日常生活中广泛应用,如扫描文档、车牌识别、票据处理等。在本项目中,我们讨论的是一款小型OCR应用程序,它的核心是利用数据挖掘算法来提高识别准确性。我们要理解OCR的工作原理。OCR技术通常包括图像预处理、特征提取、模式识别和后处理四个步骤。图像预处理阶段涉及调整图像质量,例如去除噪声、二值化(将图像转化为黑白)、倾斜校正等。特征提取是识别关键部分,通过检测字母或数字的形状、大小和方向来创建特征向量。模式识别则根据这些特征来匹配已知的字符模板,而后处理用来修正可能的识别错误。在这个小型OCR
数据挖掘
12
2024-10-31
Web Data Mining Analyzing Hyperlinks,Content,and User Data
本书探讨Web资源分析的方法和技术,深入挖掘超链接、内容以及用户数据,揭示如何有效利用这些数据进行决策和优化。
算法与数据结构
19
2024-10-31
Data Mining Techniques in Coal Mine Enterprises Application and Challenges
In today's digital era, data mining has emerged as a vital tool for extracting valuable knowledge from large datasets across various industries. This is particularly crucial in resource-based sectors like coal mining, where data mining plays an essential role in improving safety, operational efficie
数据挖掘
9
2024-11-05
Web Mining Discovering Knowledge from Hypertext Data
Web Mining:从超文本数据中发现知识
核心概念与背景
《Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data》是一本探讨如何从网络中的超文本数据中提取有价值信息的专业书籍。作者Soumen Chakrabarti是数据挖掘领域的知名专家,在书中详细介绍了从万维网这一巨大资源中获取知识的技术和方法。
关键知识点概述
Web Mining定义与分类:
Web Mining是一种从网页及其关联结构中提取有用信息的过程。
主要分类包括:内容挖掘(Content Mining)、结构挖掘(Structure Mining)
数据挖掘
7
2024-10-31
Web Data Mining数据挖掘指南
Web 数据挖掘的经典书,内容比较系统,从信息抽取、结构到用户行为都有讲,蛮适合前端工程师补数据的底子。你要是平时在搞数据可视化,或者和后端合作做推荐系统啥的,看这本书挺有。
数据挖掘的东西一开始看确实有点抽象,嗯,但书里用了不少网页上的实际例子,比如从新闻站抓取关键词、点击流,讲得还算接地气。配合上你的 JS 技能,理解起来更轻松。
像用户行为建模这块内容,对做前端埋点的你来说,蛮有用的。知道后面怎么这些数据,再设计事件采集和埋点方案时更有数。
链接我放这了:Web 数据挖掘,建议下来看电子版,搜关键词方便,章节也比较清晰。
如果你刚好在折腾数据相关的项目,或者想对产品的数据逻辑看得更透点,
数据挖掘
0
2025-06-25
Web Data Mining数据挖掘技术与应用
Web 数据挖掘的百科全书级资源,内容真的是够全,够硬。Apriori 算法、PrefixSpan、监督学习、Web 爬虫,你想找的挖掘思路基本全能翻到。嗯,目录细,像我这种看文喜欢跳着看的人简直太友好了。
第 1 到 5 章是基础,讲了数据挖掘的各种算法,还配了实际应用的示例。Apriori怎么搞、支持向量机怎么调、聚类到底有哪些坑,讲得都挺透。你要是还不太熟这些概念,可以先从这部分啃起,慢慢来不着急。
第 6 章开始就进主菜了,Web 相关的部分真心精彩。像信息检索、搜索引擎的倒排索引、网页预,全都有。写得还挺贴地气,哪怕是非搜索专业的前端看也能懂。停用词移除、词干提取这些步骤讲得也挺细。
数据挖掘
0
2025-06-14
Web_Data_Mining_Based_Personalization_Technology_Research.pdf
站点个性化技术的必要性:随着互联网用户数量的剧增,Web站点面临用户需求多样化的问题。传统的Web系统为所有用户提供相同的服务,无法满足用户个性化的需求。因此,提供个性化服务成为Web站点发展的重要趋势。个性化服务可以通过减少用户寻找信息的时间,提高浏览效率,从而增强用户体验。
个性化技术的基本思路:个性化技术包括收集用户的访问信息、分析这些信息,并根据分析结果向访问者提供合适的信息。其核心在于构建用户的特征模型,并将信息主动推送给符合特征的用户。这包括寻找与用户特征相匹配的信息,或者在用户群体中推荐感兴趣的信息。
常用个性化技术的局限性:过去在个性化服务领域中,协同过滤技术被广泛
数据挖掘
8
2024-11-05