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《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》簡(jiǎn)介
《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》(月刊)曾用刊名:(四川電子科技)1984年創(chuàng)刊,以其新穎性、技術(shù)性、實(shí)用性、工具性、知識(shí)性于一身,設(shè)置眾多欄目,信息量極大,反映并涵蓋了當(dāng)今國(guó)內(nèi)外計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究的主流技術(shù)、熱點(diǎn)技術(shù)及最新發(fā)展趨勢(shì),是一份極具收藏價(jià)值的技術(shù)刊物。《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》主管單位:四川省科學(xué)技術(shù)廳,主辦單位:四川省計(jì)算機(jī)研究院,國(guó)內(nèi)統(tǒng)一刊號(hào):51-1196/TP,國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)刊號(hào):1001-3695
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《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2016 年06期雜志投稿論文:
2016年度CCF學(xué)術(shù)活動(dòng)計(jì)劃…………………………………………
現(xiàn)代智能視頻監(jiān)控研究綜述……………………………………… 吳群;王田;王漢武;賴永炫;鐘必能;陳永紅;
并行概率規(guī)劃綜述……………………………………… 饒東寧;李建華;蔣志華;趙淦森;
業(yè)務(wù)量工程中負(fù)載均衡與能量效率的折中——基于博弈論的多目標(biāo)優(yōu)化 ………………………………………趙陽(yáng)明;章小寧;
面向共享內(nèi)存結(jié)構(gòu)的并行Delaunay網(wǎng)格生成算法 ………………………………………張曉蒙;陸忠華;張鑒;馬文鵬;
基于復(fù)合粒度計(jì)算的頻繁模式挖掘研究 ………………………………………方剛;吳躍;
基于相對(duì)密度的多耦合文本聚類算法 ………………………………………王洪佳;邢長(zhǎng)征;王星;
基于評(píng)論的隱式社交關(guān)系在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用……………………………………… 趙亞輝;劉瑞;
基于MDLP-Apriori算法的離散Shannon熵值標(biāo)簽排序 ………………………………………于磊;王普;趙寒;翁壯;
K線能量計(jì)算的股市生命期態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法 ………………………………………姚宏亮;周光輝;李俊照;
基于條件隨機(jī)場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論與事件中命名實(shí)體匹配研究 ………………………………………徐元子;張迎新;劉登第;
基于分支限界的不平衡氣象數(shù)據(jù)晴雨分析 ………………………………………王劍輝;梁路;王彪;
基于PRS元模型的粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用 ………………………………………梁靚;熊會(huì)元;揭皓翔;吳義忠;
求解大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題的正交反向混合差分進(jìn)化算法……………………………………… 董小剛;鄧長(zhǎng)壽;譚毓澄;彭虎;
一種基于并行搜索策略的蒼狼算法……………………………………… 符強(qiáng);汪鵬君;童楠;
基于廣義投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的模型預(yù)測(cè)控制……………………………………… 梁肖;崔寶同;樓旭陽(yáng);
一種基于高斯過(guò)程的行動(dòng)者評(píng)論家算法 ………………………………………陳仕超;凌興宏;劉全;伏玉琛;陳桂興;
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)霓D(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)控制研究……………………………………… 白國(guó)振;俞潔皓;
考慮供應(yīng)不足的應(yīng)急物流車輛路徑優(yōu)化模型及算法 ………………………………………程碧榮;趙曉波;秦進(jìn);
考慮交貨期約束的平行機(jī)供應(yīng)鏈排序問(wèn)題 ………………………………………蔣大奎;王君;
發(fā)表論文:基于復(fù)合粒度計(jì)算的頻繁模式挖掘研究
【摘要】:針對(duì)經(jīng)典頻繁模式挖掘算法存在的不足,提出了一種基于復(fù)合粒度計(jì)算的頻繁模式挖掘算法。該算法借助復(fù)合粒度計(jì)算方法雙向搜索頻繁模式,即首先通過(guò)二進(jìn)制的按位取反運(yùn)算獲得復(fù)合粒度內(nèi)涵的像,然后構(gòu)建復(fù)合粒度計(jì)算發(fā)現(xiàn)頻繁模式。雖然該算法需要產(chǎn)生候選項(xiàng),但它只需掃描一次數(shù)據(jù)庫(kù),減少了I/O開銷;算法通過(guò)線性數(shù)組存儲(chǔ)復(fù)合信息粒度減少了內(nèi)存使用。理論分析和實(shí)驗(yàn)比較表明,其效率優(yōu)于經(jīng)典的頻繁模式挖掘算法,且內(nèi)存利用率比較高。
【關(guān)鍵詞】: 頻繁模式 關(guān)聯(lián)規(guī)則 數(shù)據(jù)挖掘 復(fù)合粒度 粒度計(jì)算
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