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具有间隙约束的模式匹配是序列模式挖掘的关键问题之一.一次性条件约束是要求序列中每个位置的字符最多只能使用一次,在序列模式挖掘中采用一次性条件约束更加合理.但是目前,间隙约束多为非负间隙,非负间隙对字符串中每个字符的出现顺序具有严格的约束,一定程度上限定了匹配的灵活性.为此,提出了一般间隙及一次性条件的严格模式匹配问题;之后,理论证明了该问题的计算复杂性为NP-Hard问题.为了对该问题进行有效求解,在网树结构上构建了动态更新结点信息的启发式求解算法(dynamically changing node property,简称DCNP).该算法动态地更新各个结点的树根路径数、叶子路径数和树根-叶子路径数等,进而每次可以获得一个较优的出现;之后,迭代这一过程.为了有效地提高DCNP算法速度,避免动态更新大量的结点信息,提出了Checking机制,使得DCNP算法仅在可能产生内部重复出现的时候才进行动态更新.理论分析了DCNP算法的时间复杂度和空间复杂度.大量实验结果验证了DCNP算法具有良好的求解性能. 相似文献
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随着信息技术的普及,人类产生的数据量正在以指数级的速度增长,如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构(企业或政府部门)的数据作为战略资产来管理,需要从数据收集到处理应用的一套管理机制,以期提高数据质量,实现广泛的数据共享,最终实现数据价值最大化.目前,各行各业对大数据的研究比较火热,但对于大数据治理的研究还处于起步阶段,一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性;其次,对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析,并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计;在此基础上,提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能(HI)、人工智能(AI)和组织智能(OI)的三者协同为目标,再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用;最后是对数据治理的总结和展望. 相似文献