论文研究数据流频繁项挖掘 .pdf

为了提升在复杂网络中对大规模网络数据流进行挖掘时的准确性，提出一种基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法，在算法中先对复杂网络的数据流密度进行分析，并根据不同网络的数据流密度来划分社区，进行无

Frequent item set mining algorithm based on index array.pdf

提出了一种角色访问控制扩展模型，该模型在标准RBAC体系中引入分级策略，通过扩展读写规则和授权限制消除了RBAC中向下的信息流，并通过范围分离和会话密级等语义保留了标准RBAC的灵活性和表达力。该模型

面向数据流的CAN驱动层设计，朱晓航，吕锋，本文目的在于设计面向数据流的CAN驱动层，应用层或可直接使用该驱动层实现数据流方式访问CAN总线，抑或另外添加设计一层传输层以便

基于数据流耦合分析的路由策略，郑豪豪，顾仁涛，网络资源的有限性以及数据的传输规则导致在网络链路或节点上，不同数据流服务质量之间存在关联性，本文称之为耦合性。数据流的端

分析了Apriori算法关于发现频繁项集的方法及其效率，提出了一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘优化算法。本算法只需要扫描数据库一次，不产生候选项目集，也不使用逐层迭代的方法，大大提高了频繁项集的发

针对经典频繁模式挖掘算法存在的不足，提出了一种基于复合粒度计算的频繁模式挖掘算法。该算法借助复合粒度计算方法双向搜索频繁模式，即首先通过二进制的按位取反运算获得复合粒度内涵的像，然后构建复合粒度计算发

如何从大量的图中挖掘出令人感兴趣的子图模式已经成为数据挖掘领域研究的热点之一。传统的频繁子图挖掘方法对满足最小支持度阈值的子图同等对待，但在真实数据库中不同的子图往往具有不同的重要程度。为解决上述问题

大数据存储与处理数据流挖掘.pptx

基于数据流分析的静态漏洞挖掘