1、“.....论文在此阶段引入了概念，以获得容易理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工始从互联网上获取公交 线路查询信息，结合技术，具有很大的实用价值，已在诸多领 域中得以广泛应用。以往非的公交线路查询系统存在很多的缺陷， 给出行的人员带来了不同程度的不便。当应用于公交线路查询 系统开发时，结合公交查询系统的实际需要，考虑基于的杭州 公交线路查询系统的总体目标同时提出公交线路查询系统的数据库 设计方案系统功能模块设计方法和关键用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采。 在基于的杭州公交线路查询系统站点信息查询模块中......”。

2、“.....能够进行清晰查询，模糊查询以及周围建筑查询，从而 实现了大范围内全方位发挥的实时准确高效的运输综合管理，使 人车路密切配合，和谐统，大大改善了交通环境。 关键词公交查询站点信息空间数据 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数事务聚类分析上的优劣。采用北京电子理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比， ， 算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表明，本文的技术和方法能够 获得质量良好的聚类结果......”。

3、“.....即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数整地论述了事务聚类分析的两个阶段的不便。当应用于公交线路查询 系统开发时，结合公交查询系统的实际需要，考虑基于的杭州 公交线路查询系统的总体目标同时提出公交线路查询系统的数据库 设计方案系统功能模块设计方法和关键技术。 在基于的杭州公交线路查询系统站点信息查询模块中，实 现智能查询，能够进行清晰查询，模糊查询以及周围建筑查询，从而 实现了大范围内全方位发挥的实时准确高效的运输综合管理，使 人车路密切配合，和谐统，大大改善了交通环境......”。

4、“.....很多开发者已经开始从互联网上获取公交 线路查询信息，结合技术，具有很大的实用价值，已在诸多领 域中得以广泛应用。以往非的公交线路查询系统存在很多的缺陷， 给出行的人员带来了不同程度的不便。当应用于公交线路查询 系统开发时，结合公交查询系统的实际需要，考虑基于的杭州 公交线路查询系统的总体目标同时提出公交线路查询系统的数据库 设计方案系统功能模块设计方法和关键技术。 在基于的杭州公交线路查询系统站点信息查询模块中，实 现智能查询，能够进行清晰查询，模糊查询以及周围建筑查询，从而 实现了大范围内全方位发挥的实时准确高效的运输综， ， ， ， 系别， ......”。

5、“.....很多开发者已经开蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表明，本文的技术和方法能够 获得质量良好的聚类结果。 关键词事务聚类分析概念均值蚁群算法学号 事务聚类分析的研究与实现 摘要 本文系统完整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中， ......”。

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7、“.....并比较了蚁 群算 系别啊啊啊啊 专业啊啊啊啊啊啊 班级啊啊啊啊 学生姓名啊啊啊啊 指导教师啊啊啊啊职称 日期年月日 摘要 本文系统完整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数整地论述了事务聚类又包括日志解析数整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表明，本文的技术和方法能够 获得质量良好的聚类结果......”。

8、“.....即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数据清洗用户识别和事务识别四个 过程同时，论文在此阶段引入了概念，以获得容易理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分得质量良好的聚类结果。 关键词事务聚类分析概念均值蚁群算法学号 事务聚类分析的研究与实现 系别啊啊啊啊 专业啊啊啊啊啊啊 班级啊啊啊啊 学生姓名啊啊啊啊 指导教师啊啊啊啊职称 日期年月日 摘要 本文系统完整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段......”。

9、“.....即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数据清洗用户识别和事务识别四个 过程同时，论文在此阶段引入了概念，以获得容易理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表明，本文的技术和方法能够 获得质量良好的聚类结果......”。