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基于Web Service的DSS模型重用机制研究被引量：4: 2004年; 模型重用是DSS模型研究的重要问题之一.本文提出把DSS模型分成动态模型和静态模型并分类进行管理,同时利用WebService技术向远程客户端提供模型服务;而用户则通过客户端模型调用组件向WebService调用不同的模型服务.这样更好地实现了在分布式异构环境中的模型重用,另一方面也使得模型易于使用和管理.; 周昭权薛永生黄震华; 关键词：基于WEB 客户端 ICE技术 DSS 用户

分布式挖掘多层模糊关联规则的算法优化研究: 1引言关联规则挖掘是从大量数据的项目集之间的关联或者相关联系中来发现频繁项目集的主要技术和方法。在寻找频繁项目集算法的研究当中,较典型的算法有Apriori,AIS,DHP,ML-T2L1以及; 吕晓华薛永生林子雨张健达; 文献传递

一种新的基于隐Markov模型的分层时间序列聚类算法被引量：15: 2006年; 针对传统的基于隐Markov模型(HMM)的聚类算法在时间序列聚类的不足,提出了一种新的基于HMM的分层时间序列聚类算法HBHCTS,旨在提高聚类质量,同时对聚类结果给出类的表示·HBHCTS算法应用HMM对时间序列进行建模,并按照“最相似”的原则得到序列所对应的初始模型集,进而对这些初始模型合并更新及迭代得到聚类结果·实验中主要研究了聚类正确率与序列长度及模型距离的关系,结果表明HBHCTS算法比传统的基于HMM的聚类算法准确性高·; 段江娇薛永生林子雨汪卫施伯乐; 关键词：聚类 HMM 时间序列

基于泛逻辑学的关联规则生成方法: 1引言在数据挖掘中,关联规则的发现是一个重要的研究方向。当数据挖掘算法生成关联规则时,最使人们困扰的问题是,面对众多的规则,如何判断哪些规则才是真正有用的。为了解决这个问题,研究人员提; 李新薛永生何华灿; 文献传递

基于Web的数据仓库集成环境研究: 随着Web技术的日臻成熟,基于Web的数据仓库技术显示了强大的优势,更好地适应了企业生存发展的需要。本文描述了一个基于Web的数据仓库集成环境(WIEDW)及其主要技术,将数据仓库的设计、部署、管理与利用集成在同一个平台...; 段江娇黄震华陈昕; 关键词：数据仓库集成环境 XML WEB; 文献传递

基于粗糙集聚类的物化视图动态调整算法被引量：6: 2007年; 根据用户查询多样性的特点,提出了基于粗糙集聚类的物化视图的动态调整算法(RSCDMV)。该算法在对物化视图进行粗糙集聚类的基础上进行动态调整,这不仅满足了用户查询多样性需求,而且兼顾了维的层次关系因素。实验结果证明,随着用户查询集合的增大,查询集的动态性和多样性更加明显,因此,RSCDMV算法更具有优势。; 冯少荣肖文俊; 关键词：物化视图粗糙集

基于样本选取的决策树改进算法被引量：21: 2009年; 为提高决策树分类算法的精度,通过比较几种经典的决策树分类算法,提出了基于样本选取的改进的决策树分类算法.改进算法基于决策树精度与样本的相关性较大以及决策树只能得到局部最优解的事实,通过反复迭代寻找较优样本,从而在不改变决策树分类算法的前提下,得到较好的决策树分类算法.该算法不针对某个决策树,只利用输入和输出的反馈信息进行迭代,因此通用性较好.实验证明,该改进算法与ID3,C4.5算法平均错误率的比值约为0.82∶1.22∶0.92.; 冯少荣肖文俊; 关键词：决策树 ID3算法

一种有效的增量聚类算法: 2004年; 聚类是数据挖掘领域中最活跃的研究分支之一,聚类技术在其他的科学领域也有广泛的应用。迄今为止已经提出了大量的聚类算法,其中基于密度的DBSCAN算法因其很多优点而备受关注,为了减少DBSCAN的区域查询次数,降低I/O开销而提出的改进算法有FDBSCAN、LSNCCP等。随着应用的发展,增量聚类显得越来越重要,而现有的增量聚类算法存在很大的局限性。基于LSNCCP,提出了一种有效的增量聚类算法,同时它也可以用于对LSNCCP进行性能优化。; 许毕峰冯少荣薛永生刘笑锋翁伟; 关键词：聚类算法 DBSCAN 区域查询 I/O 数据挖掘

RD-IL:一种基于XML Twig查询的新索引技术: 有效的索引技术是加速XML查询的重要因素.目前已有很多基于记录类和结构类的索引技术,但它们处理同时具有Twig和数据内容的查询时效果都不是很好.而提出的RD-IL索引技术能有效解决此类查询,同时也能有效解决涉及到以下几方...; 黄海薛永生林丽任仲晟周晓丹; 关键词：XML TWIG 索引; 文献传递

一种处理Skyline查询的有效方法被引量：1: 2010年; skyline查询是近年来数据库领域的一个研究重点和热点.当系统中存在多个不同维空间上的skyline查询时,现有的工作均直接从底层关系表中获取这些skyline查询的结果集.显然,当底层关系表的基数较大且skyline查询的个数较多时,现有方法的处理效率极其低下.基于此,提出一种使用预存储的n个skyline集合{PR1,…,PRn}来回答用户提交的m个不同维空间上的skyline查询{SQ1,…,SQm}的有效方法EAPSQ(efficient algorithm for processing skyline queries).算法充分考虑预存储的skyline集合的编码机制,采用经济学中边际贡献(contribution margin)的概念,使得m个用户提交的skyline查询在n个预存储的skyline集合间的分配达到最佳状态,从而显著提高了处理用户m个skyline查询的效率.实验评估表明,EAPSQ算法具有有效性和实用性.; 黄震华向阳薛永生刘啸岭; 关键词：SKYLINE查询查询处理查询优化

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