在移动互联网环境下,空间文本skyline查询可以有效支持用户在空间和关键词方面的查询。随着需求的多样性,基于用户经常会同时考虑空间距离、数值型信息、关键词和时间等因素对查询结果的影响,提出了基于时间的空间文本关键词skyline查询...在移动互联网环境下,空间文本skyline查询可以有效支持用户在空间和关键词方面的查询。随着需求的多样性,基于用户经常会同时考虑空间距离、数值型信息、关键词和时间等因素对查询结果的影响,提出了基于时间的空间文本关键词skyline查询(Time based Spatial Text Keyword Skyline Query,TSTKSQ),用来查找在空间、数值、关键词和时间都满足条件的优秀对象,设计了基于时间的空间文本关键词skyline查询的索引结构STTR-Tree,提出了关键词、时间和时空关键词相关性的评价函数,在裁剪策略的基础上提出了skyline查询算法。通过实验结果分析,验证了算法的准确性和有效性。展开更多
针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,Re FACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法...针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,Re FACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法,在迭代改进的过程中寻找最优基因子集;最后利用经典分类算法对维数约简后的数据分类识别。经实验证明,该方法可有效地剔除无关和冗余基因,并利用较少特征基因达到较高多分类效果。展开更多
文摘在移动互联网环境下,空间文本skyline查询可以有效支持用户在空间和关键词方面的查询。随着需求的多样性,基于用户经常会同时考虑空间距离、数值型信息、关键词和时间等因素对查询结果的影响,提出了基于时间的空间文本关键词skyline查询(Time based Spatial Text Keyword Skyline Query,TSTKSQ),用来查找在空间、数值、关键词和时间都满足条件的优秀对象,设计了基于时间的空间文本关键词skyline查询的索引结构STTR-Tree,提出了关键词、时间和时空关键词相关性的评价函数,在裁剪策略的基础上提出了skyline查询算法。通过实验结果分析,验证了算法的准确性和有效性。
文摘针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,Re FACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法,在迭代改进的过程中寻找最优基因子集;最后利用经典分类算法对维数约简后的数据分类识别。经实验证明,该方法可有效地剔除无关和冗余基因,并利用较少特征基因达到较高多分类效果。