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1.
基于MapReduce与相关子空间的局部离群数据挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高维海量数据,在MapReduce编程模型下,提出了一种基于相关子空间的局部离群数据挖掘算法.该算法首先利用属性维上的局部稀疏程度,重新定义了相关子空间,从而能够有效地刻画各种局部数据集上的分布特征;其次,利用局部数据集的概率密度,给出了相关子空间中的局部离群因子计算公式,有效地体现了相关子空间中数据对象不服从局部数据集分布特征的程度,并选取离群程度最大的N个数据对象定义为局部离群数据;在此基础上,采用LSH分布式策略,提出了一种MapReduce编程模型下的局部离群数据挖掘算法;最后,采用人工数据集和恒星光谱数据集,实验验证了该算法的有效性、可扩展性和可伸缩性. 相似文献
2.
针对频繁嵌入式子树挖掘,利用离散区间来构造投影库,给出一种基于离散区间的频繁嵌入式子树挖掘算法。该算法通过离散区间消除冗余投影,有效地压缩投影库的规模,提高了子树节点计数效率,减低了算法的时空复杂性。实验结果表明该算法具有较高的挖掘效率。 相似文献
3.
异质信息网络是一种异质数据表示形式,如何融合异质数据复杂语义信息,是推荐系统面临的挑战之一.利用弱关系具有的丰富语义和信息传递能力,构建一种面向推荐系统的异质信息网络高阶嵌入学习框架,主要包括:初始化信息嵌入、高阶信息嵌入聚合与推荐预测3个模块.初始化信息嵌入模块首先采用基于弱关系的异质信息网络最佳信任路径筛选算法,有效地避免在全关系异质信息网络中,采样固定数量邻居造成的信息损失,其次利用新定义的基于多头图注意力的多任务共享特征重要性度量因子,筛选出节点的语义信息,并结合交互结构,有效地表征网络节点;高阶信息嵌入聚合模块通过融入弱关系及网络嵌入对知识良好的表征能力,实现高阶信息表达,并利用异质信息网络的层级传播机制,将被采样节点的特征聚合到待预测节点;推荐预测模块利用高阶信息的影响力推荐方法,实现了推荐任务.该框架具有嵌入节点类型丰富、融合共享属性和隐式交互信息等特点.最后,实验验证UI-HEHo学习框架可有效地改善评级预测的准确性,以及推荐生成的针对性、新颖性和多样性,尤其是在数据稀疏的应用场景中,具有良好的推荐效果. 相似文献
4.
一种基于剪枝的横向分块概念格构造算法 总被引:1,自引:0,他引:1
概念格是形式概念分析中的核心数据结构,随着数据量的日益剧增,概念格的构造效率始终是关键.本文首先引入横向分块概念格,给出其若干结论;针对横向分块概念格构造过程中存在冗余信息,提出一种基于剪枝的横向分块概念格渐进式构造算法PHCL,从而进一步提高了概念格的构造效率;最后采用恒星天体光谱数据作为形式背景,实验验证了算法PHCL的正确性和有效性. 相似文献
5.
随着信息高速公路的建立 ,Internet的普及 ,多媒体、网络技术的迅速发展 ,人类社会进入了一个信息化社会。传统的课堂教学模式已不能满足现代教学的需要。远程教学因具有远距离实时交互功能 ,已成为计算机网络和多媒体技术相结合的新一代教育技术。因此 ,基于 Internet下的 CA I远程教学系统 ,通过 Internet网可实现各地区、各学校之间的教学资源的共享及教学优势的互补 ,对于提高教学效率 ,改进教学方法 ,充分发挥有限的师资资源具有非常重要的意义。本文以 Microsoft Visual Inter Dev作为开发工具 ,采用 A SP技术 ,用 Java Script… 相似文献
6.
7.
表示和处理缺省知识的模糊推理系统的研究 总被引:2,自引:1,他引:2
本文应用max-⊙复合运算下,基于模糊关系Rb的推理方法,提出了能够表示和处理缺省知识的模糊推理方法、算法,并用Turbo-prolog语言,设计并实现了表示和处理缺省知识的模糊推理系统。 相似文献
8.
9.
启发式教学改革的几个方面 总被引:10,自引:1,他引:10
教学的改革,归根结底是教学方法的改革。传统教学模式中有些内容已不适应新时期人才培养的要求,需要进行变革。启发式教学模式克服了传统教学模式中的一些弊端,为教学引入了全新的理念。一、变被动的“灌输”式为主动的“汲取”式传统的教学内容相对封闭,学生在教学活动中处于被动地位,对年轻人活跃的思维和强烈的好奇心无疑是一种压抑,长此下去,必将制约他们创造个性的发挥。现代教学理念主张以教师为主导,以学生为主体。作为主导,教师要将课程内容传授给学生,但更要注意引导学生自主学习,要教给他们发现问题的方法、培养解决问题的能力,鼓… 相似文献
10.