应用模糊本体的广义关联规则挖掘算法

模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法。对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率。     

基于空间分割的SWRL数据集关联规则挖掘

语义Web环境下的关联规则挖掘是数据挖掘领域新的研究热点.本文针对SWRL数据集的特征,建立新的数据挖掘形式背景,将FCA用于关系型关联规则的挖掘,提出了基于搜索空间分割的关联规则挖掘方法.采用FCA作为频繁模式的压缩表示方式,从生成的闭查询导出的关联规则,可有效控制冗余规则的产生.将搜索空间进行划分可减小问题的规模,充分利用已有的挖掘过程的中间结果所提供的信息,减少了计算量.由于采用了分而治之的策略,本文的方法易于扩展到对海量语义Web数据的并行处理.     

改进的最大频繁项集挖掘算法

为了提高挖掘关联规则的效率,提出基于改进FP-Tree结构的最大频繁项集挖掘算法.介绍并分析了挖掘最大频繁项集的过程和现有算法,指出现有算法中耗时的关键步骤.克服了MMF1算法中需要反复从头表出发沿相同项目结点链搜索右侧结点的缺点,提出一种改进的最大频繁项集挖掘算法IMMFI.通过在有序FP-Tree中引入叶子链,用沿叶子链搜索取代沿同层结点链搜索,有效地减少了搜索的次数,提高了算法的效率.实验结果表明了该算法的性能良好.     

纯化形式背景及其性质研究

为提高处理复杂形式背景的效率,将形式背景用矩阵表示,从而将形式背景上的符号运算转化为矩阵数值运算,提出了属性纯化形式背景,并应用矩阵的数值运算判定属性特征,从而判定一个形式背景是否是属性纯化的。对偶地,可以得到对象纯化形式背景的判定方法。一个形式背景既是属性纯化的又是对象纯化的,则这个形式背景是纯化的。一个纯化的形式背景,其蕴涵的关联规则与其补形式背景上的关联规则互逆,有利于复杂形式背景的关联规则提取。     

FP-tree上频繁概念格的无冗余关联规则提取

为解决经典关联规则生成算法挖掘效率低及形成规则冗余性大的问题,提出在FP-tree基础上直接生成频繁概念格并提取无冗余关联规则的算法。其建格过程根据FP-tree频繁项目头表中各项的索引可分别独立进行,由支持度计数约束进行结点的筛选,形成频繁概念格的Hasse图,图中结点包含频繁项集及其支持度计数信息,通过对全部叶子结点的扫描可生成无冗余关联规则。通过实例验证该算法行之有效。     

基于Kademlia的下关联规则挖掘算法研究

在分析和介绍了分布式关联规则挖掘方法和对等网模型Kademlia的基础上,通过改进经典的Apriori算法,设计了一种能够用于对等网模型Kademlia的分布式关联规则挖掘算法。该算法通过对其频繁项集阈值的设置,能够快速减少各结点在进行关联规则挖掘时产生的中间候选项集的数量,降低算法复杂度,提高算法执行效率,仿真实验结果表明了该算法的有效性和可扩展性。     

基于模糊理论的量化关联规则挖掘算法

提出一种基于模糊理论的关联规则挖掘方法来处理数量属性,模糊理论能够实现数据的平滑过渡,使得挖掘出的关联规则具有高度的可理解性,给出了模糊关联规则的形式定义和挖掘算法.     

OLAP关联规则挖掘

该文提出一种新的关联规则挖掘方法,OLAP关联规则挖掘。OLAP关联规则挖掘是OLAP技术和一些高效的关联规则挖掘算法的结合。OLAP关联规则挖掘方法是一种灵活的、多维的、多层次的高性能方法。该文首先介绍了O-LAP关联规则挖掘的结构,最后详述了OLAP关联规则挖掘的具体实现。     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

采用自然语言的移动机器人任务编程

本文在机器人具备基本运动技能的基础上［1］，采用基于指令教导的学习方法．通 过自然语言教会机器人完成抽象化任务，并以程序体方式保存所学知识，也即通过自然语言 对话自动生成程序流．通过让机器人完成导航等任务，验证所提自然语言编程方法的可行性 ．     

基于水印的XML文档完整性保护算法

数字签名是一种传统的用于XML文档完整性保护的方法,为XML文档的完整性保护,提出了一种新的基于水印技术的解决方案。实验表明,相比数字签名机制,提出的算法在时间复杂度和空间复杂度有所降低。     

面向多用户的模块化软件系统的可靠性分配

模块化的软件系统的质量不仅与各模块的可靠性有关,而且与软件的操作概图有关,当模块化的软件系统是面向多用户时,使会有多个不同的操作概图,因此不同的用户对软件质量的评价也会不同。本文提出并解决了两个关于面向多用户的软件系统的可靠性分配问题。具体的计算说明了软件系统的可靠性分配与用户及它们的操作概图有关。     

MANAGING FOR FLEXIBILITY

To help companies compete in a world of rapid change, the IT function is assuming a new role of anticipating and meeting the infrastructure and information needs that support organizational flexibility. This article describes the new aligned IT organization and its implications for IT professionals.     

CALL FOR PAPERS

Third International Conference on Swarm Intelligence(ICSI) June 17～20,2012,Shenzhen,China http://www.ic-si.org/ Sponsors and Co-sponsors:Shenzhen University,Peking University,Xi’an Jiaotong-Liverpool University,and Natural Science Foundation of China. Technical Co-sponsors:IEEE Computational Intelligence Society,World Federation on Soft Computing,International Neural Network Society,Springer,etc.