论文研究一种基于网格的满足差分隐私的频繁序列挖掘算法研究 .pdf

社区挖掘是复杂网络分析中的一项重要工作，目前已提出多种社区挖掘算法，但多数算法是通过节点间的连接关系来发现内聚的社区结构。结合真实网络中的节点具有不同的行为和影响力，在充分考虑网络中节点的连接关系的基

提出一种基于密度的快速查找离群点的算法——基于Z曲线的离群点查找算法(ZOD),依据Z曲线的构造过程将空间分割成大小相等的网格，沿着曲线延伸方向对网格进行排序，将落在网格中的点映射到一维空间，从而克服

为提高不确定数据集上频繁模式挖掘的效率，针对已有算法在判断是否需要为头表中的某项创建子头表时的计算量比较大的问题，给出一个近似挖掘策略AAT-Mine，以损失小部分频繁项集为代价，提高整个算法的挖掘效

一种新的动态关联规则及其挖掘算法研究，沈斌，姚敏，在分析原有动态关联规则不足的基础上，本文提出了一种新的动态关联规则，该定义中的支持度向量、置信度向量与经典定义相吻合，�

系统地介绍了最大频繁项集的增量式更新问题，提出最大频繁项目集更新算法FUMFS，并举例说明了算法的执行过程。该算法充分利用已建立的BitMatrix和已挖掘的最大频繁项目集，对已挖掘的最大频繁项目集进

为了提高本体映射的精度，往往需要同时考虑1∶1、1∶n、n∶m等多种不同的情况。而对于以往的映射算法而言，它们主要考虑了简单的1∶1的映射，忽略了同样重要并占据相当比例的复合映射问题，这样极大地损失了

一种改进的偏爱浏览路径挖掘算法，李红波，王宁，针对现有算法在挖掘偏爱路径时只单一考虑访问频次对挖掘结果的影响，提出了一种从Web日志中挖掘用户偏爱浏览路径的改进算法。在新

一种相似度矩阵的社团挖掘算法，李琳，陆松年，近来，科研人员发现很多现实实例可以看作是复杂网络系统，因此，复杂网络的很多特点成为了当今的研究热点。社团结构是复杂网络的

在经典关联规则算法Apriori的基础上,提出了一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法。通过动态遗传Apriori挖掘算法对学生成绩管理数据库中的课程进行分析，找出各课程之间的隐藏关系，得到一些合理

一种有效的时序传递模式挖掘算法，赵宇海，印莹，现有Web关联规则大都挖掘频繁访问模式，忽略频繁Web访问模式中存在的另一种重要关系：间接关联关系。这种间接关联关系能够发现隐藏