李锡娟
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：安徽省自然科学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>>
- 支持CRM分析的数据仓库多维启动模型被引量：3
- 2008年
- CRM是一种整合了知识管理、数据挖掘及数据仓库技术的商业策略,旨在支持制定决策来保留长期有利的客户关系。分析了CRM中数据仓库的设计问题,提出一种支持CRM分析的强劲的多维启动模型。为验证此模型,用一些CRM的查询进行测试,并定义两个量:成功率和适配率来评估。实验结果表明,此启动模型具有很高的成功率和适配率,可用于客户收益分析、市场收益分析、产品收益分析、渠道收益分析等多种收益分析。
- 闫娜娜刘锋李锡娟耿波
- 关键词：数据仓库CRM
- 一种简单的无收据电子投票系统被引量：1
- 2008年
- 在现有的电子投票系统中,无收据行(receipt-freeness)与可验证性(verifiability)是电子投票协议中一对十分重要而又矛盾的属性。无收据性要求任何人不能得到或生成能证明选票内容的证据,其往往以牺牲可验证性为代价;可验证性提供给对选票及选举结果的验证,提供给投票人与选票的某种联系,这又经常被用来作为证明选票的收据。选择常用的Mix-net模式,利用TRR和1-out-of-L加密证据,re-encryption ELGamal同时实现无收据型与实现可验证性,避免了在投票人与管理机构有特殊的信道假设,减少了系统的通信代价。
- 徐杰仲红耿波李锡娟闫娜娜
- 关键词：电子投票可验证性
- 数据挖掘分类算法研究及应用
- 数据挖掘技术是机器学习、数据库和统计理论相结合的产物,是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。在数据挖掘领域中,分类问题是数据挖掘技术中的主要研究课...
- 李锡娟
- 关键词：数据挖掘数据集分类决策树神经网络C4.5算法
- 文献传递
- PrefixSpan算法与CloSpan算法的分析与研究被引量：7
- 2008年
- 数据挖掘领域的一个活跃分支就是序列模式的发现,即在序列数据库中找出所有的频繁子序列。介绍序列模式挖掘的基本概念,然后对序列模式中的经典算法PrefixSpan算法和基于PrefixSpan框架的闭合序列模式CloSpan算法进行了描述,并对它们的执行过程及其特点进行了分析与比较,总结了各自的优缺点,指出PrefixSpan算法适用于短序列方面挖掘,而CloSpan算法在长序列或者阈值较低时胜过PrefixSpan算法且CloSpan算法挖掘大型的数据库有更好的性能,得出的结果对序列模式挖掘的设计有重要的参考价值。
- 李锡娟刘锋闫娜娜徐杰耿波
- 关键词：序列模式挖掘PREFIXSPAN算法
- 基于用户查询的多关系群体挖掘改进算法被引量：1
- 2008年
- 多关系群体挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的群体挖掘方法是假定网络中只有一种关系,并且挖掘结果与用户需求无关。但现实中的社会网络中存在着多种关系。基于用户查询,不同的关系表现出不同的重要性。分析了多关系群体挖掘中关系提取的问题,提出一种新算法对满足用户期望的关系进行最优线性合并。利用获得的合并关系提高群体挖掘的精准性。
- 闫娜娜刘锋李锡娟耿波
