暂无评论
传统的Aprior算法当频繁项很长时，效率较低，本文采用一种新的角度进行挖掘频繁项，大大提高了效率。值得学习！
针对以二分图形式发布的社会网络隐私泄露问题，提出了一种面向敏感边识别攻击的社会网络二分图匿名方法。在已有k-安全分组的理论基础上，结合二分图的稀疏性和敏感边识别攻击形式，分别提出了正单向、逆单向以及完
通过对结构化P2P网络Kademlia的特点和分布式网络拓扑管理协议的研究，提出了基于非结构化P2P网络快速构建Kademlia网络拓扑的算法，并进行了实验分析和性能评估。该算法在对数的步数内构建出满
一种简单高效的RFID防冲突算法，柳本金，丁海建，本文在分析研究以往两类RFID防冲突算法的基础上，结合两者的优点提出了一种基于时隙的改进算法。通过仿真与其它防冲突算法相比�
数据挖掘研究的一个重要领域就是关联规则挖掘，而对已发现的关联规则进行维护成为关联规则挖掘技术的一个研究热点。分析了经典的增量更新算法FUP算法的不足，提出了一种改进的增量更新算法IFUP，并与经典的算
提出了一种高效的改进的粒子群优化策略，把整个群体分为几个子群体，进行子群体的专业化社会分工与信息交换，该策略在提高算法局部搜索能力的同时也兼顾了全局搜索能力。测试表明，与现有方法比较，该方法全局寻优的
将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中，将颜色分布作为观测模型，将HSV颜色空间根据人类的颜色感知差异，对各个分量进行非等间隔量化，然后利用基于核函数的直方图进行建模。该算法克服了粒子滤波计算量较大
关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究课题。大数据处理对关联规则挖掘算法效率提出了更高要求，而关联规则挖掘最耗时的步骤是频繁模式挖掘。针对当前频繁模式挖掘算法效率不高的问题，结合Apriori和FP-gro
针对软件分析与测试工具中逆向建模出现的一些复杂情况,如聚合关系和非结构化的关系等。讨论了算法的步骤和关键技术,并给出了相对应的应用实例。该算法具有层次清晰、对称性强、交叉线少、可视化效果好等特点。
Spark+GraphX大规模图计算和图挖掘的第一部分，，本文详细的介绍了如果用spark技术来处理graph的技术.
暂无评论