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一种面向高速度数据流的频繁模式挖掘算法: 数据流频繁模式挖掘是从实时、连续、有序的数据序列中寻找频繁模式的过程,以往的相关研究通常将该过程分为两个阶段:首先监测数据流中各模式的频率,由于数据流环境对空间与时间的限制,需要对监测模式进行剪裁,因而频率的计算和剪裁需...; 杨慧刘红岩何军杜小勇; 关键词：数据流数据流挖掘频繁模式挖掘; 文献传递

Graph-NB:一种高效准确的多关系朴素贝叶斯分类算法被引量：4: 2008年; 多关系分类是数据挖掘领域中的研究和应用热点。已有多关系朴素贝叶斯分类算法将所有与目标表相连的表都考虑在内,包括语义关系很弱的表。为此,本文提出一种新的分类算法—Graph-NB。它通过对表进行剪裁,达到优化语义关系图,从而一定程度上消除无关表对分类影响的目的。该算法实现了深度优先与广度优先两种遍历策略。实验结果表明,语义关系图的优化可以提高分类准确度和运行效率,相比于其他算法,该算法运行时间短,分类准确度高。; 刘红岩陈海亮Han JiaweiYin Xiaoxin; 关键词：朴素贝叶斯分类广度优先

基于类别的推荐——一种解决协同推荐中冷启动问题的方法: 个性化推荐系统的目标是推荐最合适的资源给最需要的用户,这种推荐多数是基于用户的一些历史行为而做出的.如果有足够的历史记录,协同过滤推荐方法往往比其他推荐方法要好.然而协同过滤方法存在严重的冷启动问题,即当有新的用户、新的...; 罗喜军王韬丞杜小勇刘红岩何军; 关键词：个性化推荐数字图书馆协同过滤; 文献传递

一种面向高速度数据流的频繁模式挖掘算法: 2007年; 数据流频繁模式挖掘是从实时、连续、有序的数据序列中寻找频繁模式的过程,以往的相关研究通常将该过程分为两个阶段:首先监测数据流中各模式的频率,由于数据流环境对空间与时间的限制,需要对监测模式进行剪裁,因而频率的计算和剪裁需要重复进行;当用户提交查询时,从监控的模式中筛选出满足要求的输出.现有研究都注重解决如何对观测对象进行剪裁,而事实上在计算模式频率时,数据项集中不同数据项间的组合使得频率计算非常耗时.因此,对于高速数据流,算法通常没有足够的时间来处理数据流中的每个事务,这会影响挖掘结果的正确性.针对这一问题提出了一种新的面向高速数据流的频繁模式挖掘算法Delay. 在Delay算法中将模式频率的统计延迟到第2阶段进行,第1阶段只记录"必要信息",这样大大提高了算法所能处理的数据流流动速度的上限.实验结果表明,算法在效率上优于已有算法,LossyCounting和FDPM,尤其是在处理长数据项集数据流时优势更为明显.; 杨慧刘红岩何军杜小勇; 关键词：数据流数据流挖掘频繁模式挖掘

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国家自然科学基金(70471006)