面向应用场景的数据结构线上实践教学案例

针对疫情下的数据结构线上实践教学需要,为进一步激发学生编程兴趣和参与热情,例举3个与实际应用紧密结合的、基于在线评测的数据结构线上实践教学案例并进行相关分析,最后说明取得的教学效果。     

引入二阶马尔可夫假设的逻辑回归异质性网络分类方法

针对异质性网络的分类问题提出了一种引入二阶马尔可夫假设链接的逻辑回归分类方法。该方法采用二阶马尔可夫链接,扩展结点邻居的邻居之链接特征(类分布)用于构造结构化的逻辑回归模型,并与基于一阶马尔可夫假设的逻辑回归模型相结合,利用松弛标注的协作推理方法逐步更新类分布至最终分类结果。对比实验结果表明,本文方法在异质性网络分类上分类精度较佳。     

基于混合方式的贝叶斯网弧定向算法

 贝叶斯网是不确定知识表示及推理的主要方法之一,BNs结构中的因果关系在知识建模中起到十分关键的作用,因此确定BNs中弧的方向是一重要问题.目前已有的方法存在以下问题:(1)算法计算复杂性高;(2)将统计不可分的弧定向,可能与领域知识不符.本文提出一种结合条件独立测试和打分搜索的BNs弧定向方法.该方法仅执行零阶和一阶条件独立测试,执行次数为多项式级;打分搜索可分解为局部子图的搜索,提高了算法的效率.算法输出结果为最大链图,该图仅对统计可分的弧进行定向,对统计不可分的弧保留无向的特性.这种结果更准确的表现了数据中蕴含的因果关系,便于结合领域知识进行建模.