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1.
多源流理论是一种新颖的政策过程分析框架,它不但可以揭示不同利益相关者对政策决策发挥的影响,还可以揭示偶然的社会事件或政治事件开启政策之窗的可能性。通过对保送生政策的变迁过程进行多源流分析,我们可以清晰地看到保送生政策本身存在弹性过大的"政策漏洞",在"权力黑洞"的侵蚀下形成政策变迁的问题源流;学术界对保送生政策公平性的质疑以及建议是政策变迁的政策源流;我党追求社会公平与和谐的执政理念形成了保送生政策变迁的政治源流,在"隆回事件"和"泰安事件"的"催化"作用下三个源流汇聚在一起,最后使保送生政策大幅度调整。  相似文献   
2.
针对大规模数据流需要巨量存储空间,以及串行处理速度瓶颈,着力于解决处理后的精确度及数据压缩.在并行平台下,利用阈值滑动窗口技术将数据流分段送入各处理器,并使用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)的函数发现算法实现对数据模型的函数挖掘,提出了基于基因表达式编程的多数据流压缩并行函数替代算法PFR-GEP(Parallel Function Replace-GEP).在PC机群上的实验结果表明:该算法有效提高了压缩比例与运算速度,且具有线性加速比.  相似文献   
3.
杨宁  唐常杰  王悦  陈瑜  郑皎凌 《软件学报》2010,21(10):2395-2409
为解决从多数据流挖掘演化事件这一难题,提出了一种多数据流上的谱聚类算法SCAM(spectral clustering algorithm of multi-streams),其相似矩阵基于耦合度构造,而耦合度衡量了两个数据流的动态相似性.提出了算法EEMA(evolutionary events mining algorithm),该算法基于聚类模型的演变挖掘多数据流的演化事件.定义了聚类模型凝聚度,用以衡量聚类的紧凑程度,并证明了凝聚度的上界.基于到上界的距离和规范化相似矩阵的特征间隙,定义了聚类模型质量,并作为EEMA的优化目标自动地确定聚簇数k.设计了O-EEMA作为EEMA的优化实现,其时间复杂度为O(cn2/2).在合成和真实数据集上的实验结果表明,EEMA和O-EEMA是有效的、可行的.  相似文献   
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