基于滑动窗口的快速Learn++.NSE*

Learn++.NSE集成的单个基分类器需根据其在所有历经环境中的分类错误率加权计算投票权重,学习效率有待提高.因此,文中采用滑动窗口技术优化权重的计算过程,提出基于滑动窗口的快速Learn++.NSE算法(SW-Learn++.NSE).该算法仅考虑使用单个基分类器近期窗口内的分类准确率计算投票权重,提高集成学习的效率.实验表明,相比Learn++.NSE,在取得同等分类准确率的情况下,文中算法分类学习的效率更高.     

移动环境下基于共享客户信息的空间位置查询

针对移动环境下空间位置查询不能及时得到响应等问题,提出了一种基于最共享邻近客户信息的空间位置查询算法(SRNN)。该算法充分利用客户本身所具有的通信和计算能力,共享周围客户的信息,减轻了中心服务器的负担,同时降低了移动客户的等待时间。实验结果表明,SRNN算法是可行有效的。     

面向移动计算环境的单连接查询处理模式研究

在移动计算环境下，基于准确的操作代价估算结果来选择合适的连接查询处理模式，可以减少数据的传输量和移动设备的能量消耗。探讨了该环境下移动设备能量消耗的一个新的非对称特征，提出了一种操作代价估算方法，并从数据传输量和能量消耗两个方面对连接查询处理模式进行了代价估算和性能比较，提出了4个实用准则，以指导连接查询处理模式的选择。试验结果充分论证了估算方法和准则的正确性，且比现有同类估算模型和结论具有更加广泛的应用范围。     

频繁闭项目集挖掘算法研究

目前已提出了许多基于Apriori算法思想的频繁项目集挖掘算法,这些算法可以有效地挖掘出事务数据库中的短频繁项目集,但对于长频繁项目集的挖掘而言,其性能将明显下降.为此,提出了一种频繁闭项目集挖掘算法MFCIA,该算法可以有效地挖掘出事务数据库中所有的频繁项目集,并对其更新问题进行了研究,提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法UMFCIA,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法MFCIA是有效可行的.     

改进的CLIQUE优化算法

为了解决子空间聚类算法时间复杂度偏高和网格划分不太合理的问题,通过对数据空间进行网格划分并寻找稀疏区域来发现簇的边界,对算法的时间复杂度进行优化,达到对子空间聚类算法CLIQUE进行了优化和改进目的.优化算法采用了自适应的网格划分方法,提高了发现高维子空间的可能性.优化算法通过对剪枝方式的优化,有效地控制了算法的复杂度.实验结果表明,该算法在精度、时间复杂性等方面的性能良好.     

一种基于粗糙集理论的决策树构造方法

采用粗糙集理论中的属性重要度作为挑选测试属性的指标来构造决策树,形成了一种新的决策树分类算法S_D_Tree,在计算挑选测试属性的时间复杂度为O(|C||n|)。实验结果表明,该算法可以构建一个较简洁的决策树,与C4.5算法相比较,具有更好的预测准确率。     

基于特征聚类和随机子空间的microRNA识别方法

针对microRNA识别方法中过多注重新特征、忽略弱分类能力特征和冗余特征,导致敏感性和特异性指标不佳或两者不平衡的问题,提出一种基于特征聚类和随机子空间的集成算法CLUSTER-RS。该算法采用信息增益率剔除部分弱分类能力的特征后,利用信息熵度量特征之间相关性,对特征进行聚类,再从每个特征簇中随机选取等量特征组成特征集用于构建基分类器,最后将基分类器集成用于microRNA识别。通过调整参数、选择基分类器实现算法最优化后,在microRNA最新数据集上与经典方法Triplet-SVM、miPred、MiPred、microPred和HuntMi进行对比实验,结果显示CLUSTER-RS在识别中敏感性不及microPred但优于其他模型,特异性为六者最优,而且从整体性能指标准确性和马修兹系数可以看出,CLUSTER-RS比其他算法具有优势。结果表明,CLUSTER-RS取得了较好的识别效果,在敏感性和特异性上实现了很好的平衡,即在性能指标平衡方面优于对比方法。     

Shared-nothing并行事务数据库系统中规则的挖掘与更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容．本文提出了Shared—nothing并行事务数据库系统(简称SNPDBS)中一种快速的关联规则挖掘算法SNPMAR，并考虑当最小支持度发生变化后SNPDBS中关联规则的高效更新问题，提出了一种有效的关联规则更新算法SNPIUA．     

大型事务数据库中的一种快速的规则挖掘算法

1 引言数据挖掘(Data Mining),也称为数据库中知识发现KDD,是指发掘隐藏在堆积如山的数据中的真知灼见,这基本上正在变成一种商业上非做不可的事情。关联规则(As-sociation Rules)是数据挖掘的重要研究内容,目前的绝大部分关联规则挖掘算法一般都分为两个阶段:①频繁项目集的发现;②规则的产生。算法的计算工作量主要集中在第一阶段上,因此,如何快速确定频繁项目集是算法效率的关键,在这方面已有许多工作与成果。但总的来讲,许多研究都是在Apriori算法或其派生算法的基础上进行的。这些算法或多或少存在如下两个问题:①算法必须耗费大量的时间处理规模巨大的候选项目集;②算法必须多次重复机械地扫描     

基于动态网格的数据流离群点快速检测算法

离群点检测问题作为数据挖掘的一个重要任务,在众多领域中得到了应用.近年来,基于数据流数据的挖掘算法研究受到越来越多的重视.为了解决数据流数据中的离群点检测问题,提出了一种基于数据空间动态网格划分的快速数据流离群点检测算法.算法利用动态网格对空间中的稠密和稀疏区域进行划分,过滤处于稠密区域的大量主体数据,有效地减少了算法所需考察的数据对象的规模.而对于稀疏区域中的候选离群点,采用近似方法计算其离群度,具有高离群度的数据作为离群点输出.在保证一定精确度的条件下,算法的运行效率可以得到大幅度提高.对模拟数据集和真实数据集的实验检测均验证了该算法具有良好的适用性和有效性.