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3.
针对频繁项集挖掘存在数据和模式冗余的问题,对数据流最大频繁项集挖掘算法进行了研究。针对目前典型的数据流最大频繁模式挖掘算法DSM-MFI存在消耗大量存储空间及执行效率低等问题,提出了一种挖掘数据流界标窗口内最大频繁项集的算法MMFI-DS,该算法首先采用SEFI-tree存储包含在不断增长的数据流中相关最大频繁项集的重要信息,同时删除SEFI-tree中大量不频繁项目,然后使用自顶向下和自底向上双向搜索策略挖掘界标窗口中一系列的最大频繁项集。理论分析与实验表明,该算法比DSM-MFI算法具有更高的效率,并能节省存储空间。 相似文献
4.
提出一种可根据用户延迟需求而建立的匿名策略DDSACS.该策略采用TTL探测成员间的延迟代价,在匿名转发时,根据发送者提出的延迟需求参数DelayD从其1到DelayD跳的邻居中选择下一跳转发节点,随路减少DelayD直至等于零.模拟实验结果表明,该匿名通信机制在等同平均转发路径长度情况下匿名性能略优于Crowds策略,并能极大地降低通信时延,且具有可扩展性. 相似文献
5.
研究现代分布式软件系统中交互实体的行为可信性问题,关注运行期意图、情景、行为和行为效应之间的关系,采用先进的统计机器学习工具分析行为踪迹规律,提出了一个新的软件行为分析与态势预测方法.针对松散聚合的交互实体间可能产生新的交互事件和行为模式的问题,本文用分层Dirichlet过程和无限隐Markov模型对被监测的交互接口数据进行聚类确定未知交互事件,用含有未知事件的序列进行行为模式的半监督学习,由管理者将其添加到规则与知识库中.在确定未知事件和行为模式时,用Beam抽样方法较其他方法(如Gibbs抽样)有更高的数据抽样和推理效率.当知识库的行为模式达到一定规模时,系统便可以无监督地对交互行为进行分析和预测.本文用HMM的Viterbi算法分析当前交互事件的最佳序列,从而确定当前交互行为的善恶,对恶意行为及时报警,对非恶意行为的后续趋势进行主动预测.通过仿真实验证实了该方法在软件行为分析与预测上具有独特的优势. 相似文献
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目前的软件行为建模方法有其局限性,而网络化软件交互行为比传统软件更为复杂难控,对模型的定义和优化提出了更高的要求.本文提出一种基于不变量约束规则的挖掘方法,从监控收集的软件交互行为日志中挖掘出六类不变模式,简化了模型空间;并用事件描述状态,提高了数据集的表达能力;构建的动态模型考虑了参数传递和组件之间的交互,将数值关联关系映射到控制流中,从而更真实地刻画了软件交互行为;模型中的事件满足不变量约束规则,为软件行为分析提供了依据;同时,本文提出合并划分子图间的等价状态方法,对模型进行精化和抽象,确保了模型的确定性和完备性.仿真实验和实例分析证实了该方法的正确性和有效性. 相似文献
7.
点覆盖问题虽然可以在参数计算理论的架构内求精确解,但是目前在理论及应用上有一定的局限性.根据不同度的顶点之间及顶点与边的关系,提出随机图参数化点覆盖问题的d-核化可决策性及2度点三角形予图的计数方法;通过研究子图对顶点的共享关系,分析2度顶点核化过程中核及度分布演变的动态过程,得出随机图2度点核化强度与2度点概率关系及2度点核化可决策性的两个推论:2度点核化算法对2度点分布概率约为0.75的随机图的核化强度最高;对顶点度概率分布为φ(χ)的随机图的参数化点覆盖问题(G,k),当k小于某一与φ(х)有关的值时,它是2-核化可决策的.仿真结果证实,该理论能够把握2度点核化的内在机制,提供随机图上这一NP完全问题的求解方法,也为参数计算在已知度分布的一类不确定问题中的应用提供了可能. 相似文献
8.
随着移动通信的不断发展,移动客户数量也在不断增加,而通信行业中的竞争也日益显著。因此,过去以生产为中心、以销售产品为目的的市场战略逐渐被以客户为中心、以服务为目的的市场战略所取代。该文就移动CRM客户价值细分做出了一些探讨。 相似文献
9.
数据流中基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段,是数据流挖掘研究的热点之一。结合数据流的特点,提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法。该算法用位图来存储数据流中流动的数据;采用直接覆盖的方法存储和更新数据流上的数据;在深度优先搜索挖掘最大频繁项集时,除采用经典的剪枝策略外,还提出了与父等价原理相对应的子等价剪枝策略;最后将挖掘结果存储在索引链表中以提高超集检测效率,进一步减少挖掘最大频繁项集的时间。理论分析和实验结果证实了该算法在时间和空间上的有效性。 相似文献
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