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一种改进的Apriori算法,刘军,吴誉,关联规则挖掘是指从一个大型的数据库中发现有趣的关联或相关关系,即从数据集中识别出频繁项集,然后利用这些频繁项集创建描述关
一种改进的LLGC算法,张晓丽,王雪松,局部与全局一致性(LLGC)算法虽然可以对样本进行有效的标注,但是对于个别的噪声数据却无能为力,因为该算法最终为每个未标注样本都
提出了一种高效计算图像正交傅里叶—梅林矩的算法。该算法通过消除正交多项式中的阶乘项和提取该图像矩的公共项以提高图像矩值的计算性能。实验分析表明,与传统的直接计算方法相比,该算法可有效节省计算时间,尤其
现有的XML关键字查询方法包括两步:确定满足特定语义的节点;构建满足特定条件的子树。这种处理方式需要多次扫描关键字倒排表,效率低下。针对这一问题,提出快速分组方法来减少扫描倒排表次数,进而基于快速分组
一种基于GPU的高效NDN数据名查找算法,周奔,张大方,命名数据网络(NamedDataNetwork,NDN)是一种新型网络体系架构,它在转发数据包时是以数据名作为核心而不是IP地址。因此,数据名查
A*最短路径算法的一种高效实现及其优化,蔡文健,,本文详细介绍了A*最短路径算法的原理,并通过对该算法中常用数据结构的分析提出一种基于关联表和二叉堆的混合实现方案,并且通过�
针对传统[K]-Medoids算法对初始聚类中心敏感、收敛速度慢,以及在大数据环境下所面临的内存容量和CPU处理速度的瓶颈问题,从改进初始中心选择方案和中心替换策略入手,利用Hadoop分布式计算平台
基于ALOHA的随机性算法是解决标签碰撞的常用方法,在分析这类方法的基础上,提出了一种基于倍乘因子和分组思想的优化方法。改进算法实现简单,且大量的统计及仿真数据表明,该算法取得了稳定的高系统效率,缩短
提出一种全新的寻找无约束最优解的计算机算法。该算法能使得目标函数梯度的模逐渐收缩到零,以达到目标函数极小化,因此命名“梯度收缩法”。它同时利用了牛顿法和共轭梯度法的优点,应用目标函数的二阶导数,收敛很
面向对象数据库(OODB)独特的数据组织与操纵原理,决定了其具有不同于传统关系数据库的安全保护和授权模式。介绍了OODB安全授权机制特点,通过对OODB安全授权模式的主体、客体及访问方式三个层次的讨论
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