基于广义后缀树的事件流频繁情节在线挖掘算法

现有的事件序列频繁情节挖掘多采用Apriori—like算法，此方法无法应用于事件流数据发掘。针对采用滑动窗口的事件流频繁情节发现问题，提出一种广义后缀树结构，在新事件加入时对情节树进行动态维护：为提高时空效率，采用频繁情节发生列表逐层构建的方法实现对搜索空间的划分．通过监控边界情节以发现频繁情节的变化。实验结果表明了算法的有效性和优越性。     

源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统

阐述了以结构化数据和复杂类型数据挖掘为主要内容的信息挖掘技术。采用7库(模型库、综合知识库、数据库、方法库、文本库、日志库、多媒体库)与双网(Internet、Intranet)相结合的体系结构,以信息挖掘技术为核心,提出源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统(IDSSIM)。旨在解决决策支持系统对半结构化数据、非结构化数据的挖掘处理能力,使之适应目前信息源的多样型和动态变化性的特点,提供更加丰富的决策信息。     

图像关联规则模型及其应用

传统的低维图像关联规则没有考虑纹理要素以及对象的重复出现次数、对象的面积大小，与此相关的图像知识无法挖掘出来。该文提出的七维图像关联规则模型7D_AR功能比传统的低维图像关联规则更加完备，可以很好地解决以上问题。通过概念提升及删除无关维，由七维图像关联规则模型7D_AR可以演化出维数小于七维的各种关联则。     

基于文本过滤的数字图书馆个性化服务技术

在数字图书馆的应用中,个性化服务可以为用户提供符合其兴趣的检索结果。提供了一种针对数字图书馆个性化服务策略的文本过滤技术,通过在向量空间内建立用户兴趣模型和文本内容特征模型,计算它们的相似度后,将用户不感兴趣的文本过滤掉。详细描述了具体的建模过程和个性化文本过滤算法,最后给出了在实际的数字图书馆工程中的验证结果。     

海量平面点集凸壳的快速算法

提出并证明了凸壳的城堡定理，设计并实现了城墙的快速搜索算法。该算法可以作为海量平面点集凸壳计算的数据预处理过程。在计算海量平面点集凸壳时，可以先用该算法从点集中筛选出一小部分点作为候选点集，再用其他凸壳算法就可以很快地计算出整个点集的凸壳。     

基于生成子的频繁项集聚类算法

如何有效地约简频繁项集的数量是目前数据挖掘研究的热点。对频繁项集进行聚类是该问题的解决方法之一。由于生成子是全体频繁项集的无损精简表示,故对生成子进行聚类与对全体频繁项集进行聚类具有相同的效果。提出了一种基于生成子的频繁项集聚类算法。首先,利用最小描述长度原理,讨论了选择生成子进行聚类的合理性;其次,给出了生成子的剪枝策略及挖掘算法;最后,在一种新的项集相似性的度量标准的基础上,给生成子的聚类算法。实验结果表明,该方法可有效地减少项集的数量,并具有较高的挖掘效率。     

语言场理论及其在知识发现中的应用

提出了基于认知物理学的语言场理论,给出其基本定义和定理;引入势函数等概念、公式,并把它们分别应用到知识发现的连续属性离散化、聚类两个方面,用以研究解决复杂信息的表示和处理问题。     

基于支持向量机的复杂时间序列预测研究

介绍了相空间重构和基于支持向量机的时间序列预测建模技术,提出了复杂时间序列的多尺度分解方法,对支持向量机回归与预测的各项参数设置进行了试验分析。对股票数据进行建模和预测,结果表明支持向量机对复杂时问序列具有较好的预测效果。     

粗糙集概念与运算的布尔矩阵表示

建立了属性集与布尔矩阵以及逻辑方程组的解之间的关系;在此基础上给出了粗糙集理论中概念与运算的布尔矩阵表示;最后证明了属性约简在布尔矩阵和代数两种不同表示下是等价的。     

基于数据库的属性约简模型的快速求核算法

对于基于数据库系统的属性约简模型,给出相应的简化差别矩阵和相应核的定义,并证明该核与基于数据库系统的属性约简模型的核是等价的。在此基础上设计了一个新的求核算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为max{O（|C||U/C|²）,O（|C||U|）}和O（|U|）。