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国家自然科学基金(60903017)

作品数:2 被引量:18H指数:1
相关作者:张炜李建中韩蒙翟秋瑛更多>>
相关机构:哈尔滨工业大学黑龙江大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 2篇数据挖掘
  • 2篇随机游走
  • 1篇数据集
  • 1篇数据集成
  • 1篇数据源
  • 1篇可达性
  • 1篇分类树
  • 1篇查询
  • 1篇查询处理

机构

  • 4篇哈尔滨工业大...
  • 2篇黑龙江大学

作者

  • 4篇张炜
  • 2篇韩蒙
  • 1篇考明军
  • 1篇翟秋瑛
  • 1篇高宏
  • 1篇李建中

传媒

  • 1篇计算机学报
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇NDBC20...

年份

  • 1篇2012
  • 3篇2010
2 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
冲突数据中的真值发现算法
随着互联网技术的不断成熟,信息数据传播与获取的途径更加方便.然而,不同的数据源对于同一个现实对象可能提供不同的描述.这就要求数据集成系统能够从这些冲突描述中找出真相发现真值.在研究分析了近几年现有方法的优缺点的基础上提出...
考明军张炜高宏
关键词:数据集成
文献传递
RAKING:一种高效的不确定图K-极大频繁模式挖掘算法被引量:17
2010年
由于不确定图蕴含了指数级的可能图实例,基于确定图模型的频繁图模式挖掘算法通常难以在不确定图集合上高效运行.文中提出了一种不确定图数据集上的基于随机游走的K极大频繁子模式挖掘算法.首先,将每个不确定图转换为相应的确定图并挖掘候选频繁模式;然后,将候选频繁模式恢复为不确定图并生成极大频繁模式搜索空间;最后,通过随机游走以相同概率随机地选择K个极大频繁模式.理论分析和实验结果表明文中提出的算法能够高效地获得不确定图集合的K-极大频繁模式.
韩蒙张炜李建中
关键词:数据挖掘随机游走
RAKING:一种高效的不确定图K-极大频繁模式挖掘算法
由于不确定图蕴含了指数级的可能图实例,基于确定图模型的频繁图模式挖掘算法通常难以在不确定图集合上高效运行.文中提出了一种不确定图数据集上的基于随机游走的K极大频繁子模式挖掘算法.首先,将每个不确定图转换为相应的确定图并挖...
韩蒙张炜李建中
关键词:数据挖掘随机游走
文献传递
基于距离阈值的不确定图可达性查询处理被引量:1
2012年
在不确定数据的处理中,不确定图作为典型的数据模型得到了广泛的关注,研究的内容包括基于不确定图的子图匹配、最近邻查询及连接查询等,本文研究基于距离阈值的不确定图可达性查询,即给定不确定图及图中任意两点s、t和距离阈值d,返回s和t的d可达的概率.提出一种基于随机抽样的可达性查询处理算法.定义了一种不确定图可能图实例的分类树模型.为了提高图实例分类的获取效率,提出基于双向遍历的优化分类树模型.设计了基于图实例类抽样的可达性查询处理算法并通过理论分析和实验验证了算法的性能.
张炜翟秋瑛
关键词:分类树
共1页<1>
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