群智感知中基于反拍卖模型的众包激励方法

激励是实现群智感知（CS）众包服务的主要方法,针对现有方法在服务过程中没有充分考虑节点参与数量和恶意竞争对群智感知带来的影响,提出一种基于反拍卖模型的激励（RVA-IM）方法。首先,研究众包的激励机制,结合反拍卖与Vickrey拍卖思想,构建面向任务覆盖的反拍卖模型;其次,对模型中涉及的任务覆盖、反拍卖选择和奖励实施等关键技术问题进行深入分析与研究;最后,从计算有效、个人理性、预算平衡、真实性和诚实性五个方面分析RVA-IM激励方法的有效性。实验结果表明,与IMC-SS和MSensing激励方法相比,RVA-IM在有效性和可行性方面均有较好的表现,能够解决现有方法中的恶意竞争问题,并能够平均提升众包服务完成率约21%。     

挖掘关联规则算法的优化处理

在挖掘关联规则的执行过程中,早期循环生成最大项目集的过程是很重要的。文中提出基于哈希表的算法,对生成侯选项目集的过程进行了优化,尤其是对生成二维侯选项目集更是有效。由于在早期循环中,生成侯选项目集的势较小,使得能更有效地修剪数据库,从而减小了后期循环的计算代价,同时也减小了I／O请求。     

挖掘关联规则中Apriori算法的研究

文章是基于大型销售数据库研究了关联规则挖掘问题 .分析和探讨了 Apriori算法 ,并给出了该算法的实现思想 ,同时通过例子说明算法的执行过程     

高等学校计算机硬件实验教学体系改革研究与探讨

本文针对目前高等学校计算机硬件实验教学存在的问题,提出适合本科生及研究生联合培养的创新实验教学体系,设计了支持基础验证型、综合设计型和创新研究性实验一体化的计算机硬件实验平台。