基于垂直数据分布的关联规则高效发现算法

文章分析了在KDD研究中现有的关联规则发现算法关于频繁项目集的生成与测试方法,提出了一种新的基于垂直数据分布的关联规则发现算法.该算法无需复杂的Hash数据结构,仅需对整个数据库作两次遍历,从而既方便了实现,又提高了效率.  

一种核属性快速求解算法

针对求核算法存在所求得的核与基于正区域的核不一致以及算法的时间和空间复杂度不理想的问题,提出一种新的求核方法,并证明了由该方法所获得的核与基于正区域的核是一致的.利用分布计数基数排序方法设计了一种高效的等价类求解算法,在此基础上给出了快速求核算法.实验表明,所提出的算法是正确而高效的.  

形式概念分析与粗糙集的比较研究

形式概念分析与粗糙集理论为数据挖掘和知识获取提供了两种不同的方法。该文首先对于形式概念的外延及粗糙集的等价类进行了讨论。给出了它们之间的区别和联系；其次通过引入反链形式背景。对它们之间的关系进行了更进一步的研究；最后给出了形式背景约简和划分约简之间的关系。  

商空间理论与粗糙集的比较

文中以比较的方式讨论了粗糙集理论和商空间理论之间的关系,通过对两理论基本算法及复杂度和理论扩展的分析,得出商空间理论与目前流行的"粗糙集"理论的共同之处在于:都是利用等价类来描述"粒度",都是用"粒度"来描述概念。但两者讨论的着重点有所不同,商空间理论的着重点是研究不同粒度世界之间的互相转换、互相依存的关系,是描述空间关系学说的理论;而目前的粒度计算(如粗糙集理论等)主要是研究粒度的表示、刻画和粒度与概念之间的依存关系。更主要的不同在于:商空间理论是在论域元素之间存在有拓扑关系的情况下进行研究的,即论域是一个拓扑空间,而现在的粗糙集理论其论域只是简单的点集,元素之间没有拓扑关系,因此商空间理论不仅可用于数据挖掘、知识发现等方面的应用,而且对路程规划、空间状态分布等约束问题同样适用。  

一种快速有效的图像纹理谱描述子

提出了一种基于纹理基元等价类的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱刻画邻域内像素灰度变化模式，以纹理谱直方图方式表示图像内容．与Gabor纹理特征的对比实验表明，文中的纹理谱描述子特征提取速度快、检索准确率高．最后给出了实验结果和性能评价．  

基于等价类和最大完全图集聚类的关联规则发现算法

关联规则的发现是数据挖掘中的一个重要问题，本文提供了一个基于等价类和最大完全图集聚类的关联规则的发现算法。  

网格下最大频繁项集挖掘算法的实现

随着网格和数据挖掘技术的发展，提出了网格平台下最大频繁项集数据挖掘算法，采用数据库的垂直表示和基于前缀关系的等价划分，以等价类长度的指数函数作为等价类的权值，减少剪枝对负载的影响，合理划分等价类，在动态负载平衡情况下使处理机异步计算，大大提高算法的执行效率。实验证明设计的算法有较好的可扩展性，其性能明显优于其他相关算法。  

基于MPLS网络的VPN技术与移植

讨论了基于MPLS 网络的VPN技术与移植。首先，通过介绍VPN的概念，引伸出VPN的模式。其次，介绍了MPLS VPN的网络概念和网络结构及与传统VPN网络的区别。最后，介绍从传统的VPN网络移植到MPLS VPN网络中所要满足的条件和移植的方法。  

基于Rough集的连续属性离散化方法

连续属性离散化是Rough集理论应用中面临的主要问题之一.提出了一种基于的Rough集连续属性离散化方法.首先提出主泛化决策等概念,在数据过滤方法的基础上,利用等价类的合并对属性离散化.实验表明,利用该方法对数据进行离散预处理后提取的规则具有较好的分类预测准确性.  

大型数据库中多层关联规则的挖掘算法

将基于垂直数据分布的关联规则的发现从单层概念扩展到多层概念，提出了自顶向下的、用等价类生成频繁项目集的发现算法，无需复杂的Ｈａｓｈ数据结构。该算法减少了项目的匹配计算，提高了挖掘的效率。