两阶段无监督顺序前向分形属性规约算法

采用单个属性多重分形维数及属性合并之后分形维数变化程度作为属性相关性的度量依据,以结果属性子集分形维数与属性全集分形维数的差值作为评价结果属性子集优劣的标准,将分形属性规约问题转化为属性个数受限的最大无关分形属性子集搜索问题.针对高维属性空间搜索的"组合爆炸"现象,设计了结合相关性分析与冗余性分析的两阶段顺序前向无监督分形属性规约算法.初步分析了算法的时空复杂性,基于标准与合成数据集的实验结果表明,算法能够以较低的分形维数计算工作量得到较优的属性子集.

基于遗传算法的无监督分形属性规约技术

属性规约是应对"维数灾难"的有效技术,分形属性规约FDR(Fractal Dimensionality Reduction)是近年来出现的一种无监督属性选择技术,令人遗憾的是其需要多遍扫描数据集,因而难于应对高维数据集情况;基于遗传算法的属性规约技术对于高维数据而言优越于传统属性选择技术,但其无法应用于无监督学习领域。为此,结合遗传算法内在随机并行寻优机制及分形属性选择的无监督特点,设计并实现了基于遗传算法的无监督分形属性子集选择算法GABUFSS(Genetic Algorithm Based Unsupervised Feature Subset Selection)。基于合成与实际数据集的实验对比分析了GABUFSS算法与FDR算法的性能,结果表明GABUFSS相对优于FDR算法,并具有发现等价结果属性子集的特点。

基于概率模型的Raft协议形式化验证

共识协议作为分布式系统的关键要素和核心组件,用于解决分布式场景下可能出现故障的节点间保证同一数据一致的问题,其准确性和高效性直接决定了系统的性能。Raft共识协议是目前分布式系统中常见且有效的算法。本文首先使用概率模型检测方法对Raft共识协议进行形式化建模,然后利用概率模型检测的属性规约技术对它的相关属性进行描述,最后通过模型检测工具验证并分析Raft共识协议的一致性和高效性。实验结果表明,Raft共识协议满足一致性,但是在领导者选举阶段,当跟随者维护的最新日志序号的差值范围增加时,选举回合数也会增多,使得整个服务周期选举时间增加,从而影响协议的执行效率。

PSL逻辑及验证技术研究进展与展望

在简要介绍PSL的分层结构和语法与语义基础上,综述了PSL验证技术的应用研究现状,分析了各种方法、技术的优缺点,最后指出了PSL验证技术的未来研究展望。

一种Web文档在线自适应分类新方法

Web文档自动分类是Web挖掘中的重要研究内容。文档向量空间模型 (VSM)是实现文档自动分类的基础 ,但如何排除冗余属性并降低向量空间的维数是一个难点。文中运用粗集理论对由样本文档集合构成的信息系统进行数据泛化 ,并求取文档的最优规约属性集 ,大大降低了文档的特征空间的维数 ,减少了冗余属性对文档分类的干扰 ,提高了分类效率。运用FuzzyARTMAP(adaptiveresonancetheorymapping)神经网络 ,利用其自适应分类和增量学习的优良特性 。

Apriori算法改进及其在资产管理中的应用

在运用Apriori算法挖掘轨道交通企业资产数据时,针对Apriori算法会产生大量候选集而导致搜索速度降低等问题,构建频繁项生成优化模型,应用数据属性规约方式优化约束关联规则。实验表明,改进后的算法具有更好的时间效率,可适用于海量数据集。

变精度粗糙模糊集实现GRAI模型规则获取

针对企业决策活动的模糊性问题,提出将变精度粗糙模糊集应用于GRAI方法中,实现GRAI模型的规则获取.依据GIM方法论,从企业运营者角度对企业的决策活动进行GRAI应用模型建模;采用变精度粗糙模糊集方法对相关人员的主观决策信息进行属性规约,实现GRAI诊断规则获取,提高了决策活动的客观性、有效性;最后给出具体实例并进行了该方法的应用与验证.数据结果表明,变精度粗糙模糊集的应用实现了诊断规则优化,提高决策活动执行的效率及可信度.

Web日志挖掘中概化分析的研究与探讨

Web日志挖掘的主要任务是统计查询分析和智能查询分析.从统计查询分析的角度出发,阐述数据概化的一般方法,给出面向属性的数据规约的基本策略.就其中面向属性的数据规约算法(AOI)作了深入的研究.

数据挖掘在电视产品营销推荐上的应用

伴随着互联网技术的快速发展和应用拓展,广播电视运营商可以与众多的家庭用户实现信息的实时交互,电视产品对于观众的推荐变得越来越重要。因此,对观众的观看喜好进行分析,了解社会大众不同阶层不同年龄的观看需求和喜好,为广大观众提供他们喜爱的电视节目有着十分重要的意义。本文将基于某广电网络运营公司给出的观看记录信息数据和运营公司的产品信息数据进行数据挖掘,提取我们需要的部分进行深度分析。

数据概化分析在电子商务网站中的应用

通过对电子商务网站中的数据进行概化分析,确定产品访问兴趣度高低的评价标准。文章设计了电子商务网站中面向属性归纳的方法,从而获取产品访问兴趣度相关的信息,为更能准确的反映产品的访问兴趣度,给出了产品兴趣度的计算公式。