近似到达时间约束下的语义轨迹频繁模式挖掘

随着GPS定位技术的不断发展与智能移动设备的普及,轨迹数据的获取变得越来越容易,同时,轨迹数据相关应用的需求也逐渐增多.在轨迹数据上加入语义信息,可以得到体积较小、质量较高、能够更好地反映用户行为的语义轨迹,在其上实现旅游线路推荐、路线预测、用户生活模式挖掘、朋友推荐等应用,可以更好地满足用户需求.挖掘语义轨迹的频繁模式是实现这些应用的技术基础,而在很多情况下,用户对语义轨迹频繁模式常存在到达时间方面的需求,比如按特定时间游玩热门景点的同时需要按时到达车站候车.现有的语义轨迹模式挖掘方法大多没有考虑到达时间的约束,挖掘出的频繁模式缺少到达时间信息;少数方法考虑了精确的到达时间,但因为约束太强会导致无法挖掘到频繁的模式.因此,首次对近似到达时间约束下的语义轨迹频繁模式（approximate arrival-time constrained frequent pattern,简称AAFP）挖掘方法进行了研究,并给出了其形式化定义;通过时间轴划分提出了挖掘AAFP的基线算法,并通过建立索引AAP-tree提出了改进后的高效、灵活的AAFP挖掘算法;之后提出了信息熵增量公式,并给出了时间轴划分及AAP-tree的高效维护方法;最后在真实数据集上进行实验,验证了方法的有效性及高效性.     

氮氩混合比对TA2真空氮化层结构与性能的影响

采用间歇式真空氮化技术对TA2钛合金进行渗氮处理。探究氮氩混合比对合金氮化层结构和性能的影响规律。结果表明:表面渗氮层主要由TiN和TiN0.3相组成,氮氩比越低其有效硬化层越厚,但会降低有效活性N原子的相对含量,不利于渗层的致密性。适当的氮氩混合比能在TA2表面形成氮化物,N原子有效地向纵深扩散,氮化物层与扩散层结合紧密,过渡良好,硬度梯度平缓;腐蚀电位随着氮氩比的增加呈现逐渐上升趋势,从氮氩比为1∶5时的-0.622V提升到氮氩比为5∶1时的-0.549V,腐蚀电流和腐蚀速率则呈现出逐渐降低的趋势。     

TA19钛合金的高温氧化动力学

利用一种新的气-固反应动力学模型对TA19钛合金高温氧化行为进行研究。结果表明:TA19钛合金高温氧化过程受表面渗透和内扩散混合控制,并且主要受表面渗透过程控制。高温氧化表观活化能为23 938 J/mol,拟合度相关系数为0.945,混合控制调控系数为3.728;另外,通过模型预测了各因素(压强、温度、目标氧化厚度等)对其氧化反应分数ξ的影响规律。     

基于k-核过滤的社交网络影响最大化算法

针对现有社交网络影响最大化算法影响范围小和时间复杂度高的问题,提出一种基于独立级联模型的k-核过滤算法。首先,介绍了一种节点影响力排名不依赖于整个网络的现有影响力最大化算法;然后,通过预训练k,找到对现有算法具有最佳优化效果且与选择种子数无关的k值;最后,通过计算图的k-核过滤不属于k-核子图的节点和边,在k-核子图上执行现有影响最大化算法,达到降低计算复杂度的目的。为验证k-核过滤算法对不同算法有不同的优化效果,在不同规模数据集上进行了实验。结果显示,应用k-核过滤算法后：与原PMIA算法相比,影响范围最多扩大13.89%,执行时间最多缩短8.34%;与原核覆盖算法（CCA）相比,影响范围没有太大差异,但执行时间最多缩短28.5%;与OutDegree算法相比,影响范围最多扩大21.81%,执行时间最多缩短26.96%;与Random算法相比,影响范围最多扩大71.99%,执行时间最多缩短24.21%。进一步提出了一种新的影响最大化算法GIMS,它比PMIA和IRIE的影响范围更大,执行时间保持在秒级别,而且GIMS算法的k-核过滤算法与原GIMS算法的影响范围和执行时间差异不大。实验结果表明,k-核过滤算法能够增大现有算法选择种子节点集合的影响范围,并且减少执行时间;GIMS算法具有更好的影响范围效果和执行效率,并且更加鲁棒。     

基于相对距离哈希方法的一种高维索引

人们设计了许多索引以有效地处理高维空间中的近邻查询和区域查询。已经证明,维数较高时利用高维索引处理这两类查询几乎不可能比线性扫描快。提出了一种两层索引以自适应地识别数据集中的聚簇;数据集具有聚簇特性时,用该索引处理邻近查询和区域查询比现有的索引结构快;对其他数据集,利用该索引处理邻近查询和区域查询与线性扫描大致相当。该索引的上层结构将一些参考点组织成一棵二叉树,下层结构是一系列动态哈希表。数据集中的数据点根据它们到参考点的相对距离被哈希到相应的哈希桶中。查询处理时用查询点到参考点的距离进行剪除搜索。实验表明,提出的索引结构具有良好的性能。     

基于相对距离哈希方法的一种高维索引

人们设计了许多索引以有效地处理高维空间中的近邻查询和区域查询。已经证明,维数较高时利用高维索引处理这两类查询几乎不可能比线性扫描快。提出了一种两层索引以自适应地识别数据集中的聚簇;数据集具有聚簇特性时,用该索引处理邻近查询和区域查询比现有的索引结构快;对其他数据集,利用该索引处理邻近查询和区域查询与线性扫描大致相当。该索引的上层结构将一些参考点组织成一棵二叉树,下层结构是一系列动态哈希表。数据集中的数据点根据它们到参考点的相对距离被哈希到相应的哈希桶中。查询处理时用查询点到参考点的距离进行剪除搜索。实验表明,提出的索引结构具有良好的性能。     

高校计算机课程体系知识图谱构建及可视化

课程建设作为高等教育的核心要素和人才培养的基本单元，其水平代表高校的办学质量和竞争优势。加强对高校课程体系建设现状的全面分析、理解和掌控对于促进学科建设、推动高校发展有着极大的促进作用。针对高校中计算机学科课程类别多样、覆盖面广、知识更新快等特点，采用机器学习和图数据分析技术，构建可视化的课程体系知识图谱，辅助教师教学和学生学习。