暂无评论
Master-Worker模式的并行关联规则挖掘算法，苗锡奎，，随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。如果使用传统的数据挖掘技术从这庞大的数据中挖掘出有价值
在动态环境下，在线用户数和用户的参数都是随时间变化的。研究表明，在动态环境下首先识别在线用户，然后进行多用户检测，会极大地提高多用户检测器的性能和节省资源。基于随机集理论（RandomSetTheor
首先用形式化方法给出了网络实体、网络连接件和网络体系结构框架模型的定义，然后利用进程代数理论定义了网络体系结构上的网络实体运算，进而建立了网络体系结构的代数模型，为进一步研究网络体系结构打下了坚实的理
针对当前互联网网页越来越多样化、复杂化的特点，提出一种基于结构相似网页聚类的网页正文提取算法，首先，根据组成网页前端模板各“块”对模板的贡献赋以不同的权重，其次计算两个网页中对应块的相似度，将各块的相
提出了一种无监督的提取图像中显著区域的彩色图像分割算法。首先，运用mean shift算法对图像进行分割，得到初始的分割结果；然后，根据给出的区域显著性的定义和区域合并策略，对初始分割结果进行合并，得
网格体系结构与数据挖掘，胡科，，本文介绍网格的基本概念，分析网格体系结构，着重阐述OGSA的实现环境和接口机制，并以基于OGSA的数据挖掘为例说明OGSA的应用。
为了实现视频层次结构挖掘，提出了一个有效的视频镜头分割算法和一种镜头相似性度量方法，然后根据镜头颜色、纹理和语义相似性采用场景边界探测算法构造视频场景。实验结果表明，这些算法是可行的。
探讨了生物信息挖掘中ó模式子序列问题的一个特例，即最长递增子序列(LIS)问题。对于LIS问题，分别用LCS算法、动态规划、动态规划结合二分法进行求解，并分析了这三种算法的时间和空间复杂度，对其中两种
经典极大团挖掘算法研究报告，桂柯易，肖波，极大团挖掘算法是图挖掘领域的核心算法之一，在社交网络分析、行为与认知网络结构的研究、金融网络的统计分析与动态网络的聚类方
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
暂无评论