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目前,基于论文合作关系的科学研究人员社会关系网络得到了极大的关注,但是存在实体识别不准确、数据更新不及时等数据质量问题.有鉴于此,提出利用历年项目申请书的合作关系,同时将实体识别问题归结为一个聚类问题,证明该问题的计算复杂度,然后提出了算法来解决该问题,最后在真实数据上验证算法的效率. 相似文献
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随着社交网络用户数的快速增加,大规模单图上频繁子图挖掘的需求越来越强烈.单机算法对大规模图的运行效率较低,难以支撑支持度较低的频繁子图的挖掘;现有的分布式环境下单图的频繁子图挖掘算法不支持子图增长模式的挖掘,它们所使用的Hadoop框架也不适合运行迭代式算法.提出了一种基于Spark的大规模单图频繁子图挖掘算法FSMBUS,通过次优树构建并行计算的候选子图,在给定最小支持度时挖掘出所有的频繁子图,并利用非频繁检测和搜索顺序选择实现优化,还设计了一种名为Sorted-Greedy的轻量级数据划分方法.实验结果表明,FSMBUS的效率要比现有单图上最新的算法快一个数量级,并支持更低最小支持度阈值以及更大规模图数据的挖掘,同时FSMBUS比其Hadoop的移植版要快2~4倍. 相似文献
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为了防止个人隐私的泄漏,通常在数据共享前需要对其在准标识符上的属性值作概化处理,以消除链接攻击,从而实现在共享中对敏感属性的匿名保护.数据的概化处理增加了属性值的不确定性,也不可避免地造成一定的信息损失.基于环概化(ring generalization)的异构处理算法能够在减少匿名化所导致的数据信息损失的同时,提供更强的隐私保护.提出生成所有基于环概化置换的算法,同时研究置换计数问题,证明了其基数满足O(α\\+n),α>1.在此基础上,提出了一种半同构泛化算法,能在数据共享中实现匿名数据保护,同时降低概化所带来的数据信息损失. 相似文献
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为了确保包括非功能属性在内的服务规约与服务实际运行行为之间的一致性,提出一种Web服务运行时行为验证方法。首先对UML 2.0序列图进行扩展,将QoS属性和功能属性的描述统一起来,以精确表达Web服务的需求规约。然后,提出利用确定有限自动机构造出扩展序列图(Extended Sequence Diagrams,ESD)的语义模型的方法。最后,给出验证准则,根据Web服务的交互消息和规约建模的结果来验证Web服务运行时行为与需求规约之间的一致性。基于上述研究,设计开发了Web服务运行时验证工具(Runtime Verification Tool for Web Services,RVT4WS),以支持对Web服务运行时行为的验证。 相似文献