一种改进的基于N-List的频繁项集挖掘算法

针对在海量数据中频繁项集挖掘耗时问题,近年来提出的N-List结构可有效提高挖掘效率。基于N-List提出一种新的频繁项集挖掘算法HNSFI(Hash table and subsume frequent itemsets mining based on N-List)。该算法利用PPC-tree生成N-List,引入哈希表存储N-List表示的项集,加快N-List相交操作运算时间;引入包含因子概念,利用其性质通过组合方法可以直接生成部分频繁项集,进一步提高算法时间性能。在三种不同的数据集上对该算法进行了测试和分析,实验结果表明在稠密数据集中该算法的时间性能是最优的。

采用N-list结构的混合并行频繁项集挖掘算法

针对大数据环境下并行MRPrePost频繁项集挖掘算法中存在计算节点负载不均衡,N-list合并效率低以及冗余搜索等问题,提出了基于N-list结构的混合并行频繁项集挖掘算法HP-FIMBN。首先,设计负载量估计函数(LE)来计算出频繁1项集F-list中每一项的负载量,同时提出基于贪心策略的分组方法(GM-GS)将F-list中的每一项根据其负载量进行均匀分组,既解决了数据划分中计算节点负载不均衡的问题,又降低了集群中各节点上子PPC-Tree树的规模;其次,提出预先放弃策略(EAS),该策略不仅能有效避免合并过程中的无效计算,而且不需要遍历初始N-list结构就能得到最终的N-list,极大地提高了N-list结构的合并效率;最后,采用集合枚举树作为搜索空间,并提出超集等价剪枝策略(SES)来避免挖掘过程中的冗余搜索,生成最终的挖掘结果。实验结果表明,该算法在大数据环境下进行频繁项集挖掘具有较好的效果。

NB-MAFIA:基于N-List的最长频繁项集挖掘算法

本文在深度优先搜索的框架上,引入基于项集前缀树节点链表的项集表示方法 N-List,提出一个高效的最长频繁项集挖掘算法NB-MAFIA。N-List的高压缩率和高效的求交集方法可以实现项集支持度的快速计算,同时采用对搜索空间的剪枝策略和超集检测策略来提高算法效率。在多个真实和仿真数据集上,通过实验评估了NB-MAFIA和两个经典算法。实验结果表明NB-MAFIA在多数情况下优于其他算法,尤其在真实和稠密数据集上优势更为明显。

逢N退出的图形化算法设计

以"循环报数、逢N退出"问题求解过程的可视化演示为目的,采用C++面向对象思想,利用单向循环链表的相关理论和MFC集成环境等技术,设计数据类,结点类及链表类,将问题的求解过程以图形化的方式展现,获得了以直观方式观察求解过程的结果.

调度操作票专家系统及N－1安全分析在湖南电网中的应用

本文阐述了操作票专家系统研制开发的意义、操作票专家系统的总体结构，简要分析了推理机、知识库、数据库、Ｎ－１安全分析等各主要模块的工作原理和工作过程。

标签推荐Top-N列表优化算法

针对标签推荐算法推荐列表长度常为固定值,进而导致推荐精度下降的问题,提出一种优化标签推荐算法Top-N推荐列表长度的算法。该算法对Top-N推荐列表进行重排序;再对排序以后的Top-N标签推荐列表进行列表长度的优化,进而计算出最优的标签推荐列表长度。在多个真实数据集之上进行了多次对比实验,结果表明,标签Top-N推荐列表优化算法具有较好的推荐性能。

基于词表和N-gram算法的新词识别实验

目前未登录词问题仍然很大程度上影响着自动标引和信息检索的效率。本文提出了一种选择期刊论文的题名和摘要作为训练语料,利用N-gram算法切分和停用词典等过滤筛选的非专名的新词识别方法。该方法主要分为两步:先进行N元切分,保存关键词候选集并统计词频;然后进行一系列的过滤,主要有词频阈值限定、前停后停词典过滤、相邻词比较、子父串比较、抽词词典和过滤词典的过滤,最后进行人工判别。对实验结果的测评表明这一方法是简便易行的。训练语料可以不用全文,只用题名和摘要;在新词识别上,摘要可以代替题名。

中国上市公司并购的经营业绩实证研究

本文对我国上市公司并购活动的经营业绩进行了实证研究,以期对其作出客观的评价,并从中发现问题,找出规律,探索并购成功的模式,为证券市场管理机构更好地规范并购行为提供建议,真正使并购成为资源优化配置的重要渠道。

我国上市公司违约率的顺周期效应分析

由于银行信贷供给、资本品抵押品价格和企业未来经营现金流都具有与经济周期共同波动的特征,可以推测企业违约行为也具有顺周期特征。本文采用B-N分解法对我国GDP数据提取周期成分数据,并运用修正后的KMV模型对我国上市公司违约率的估计数据作计量分析,实证结果表明我国上市公司违约率在2000年以前不存在顺周期效应,但在2000年以后存在显著的顺周期效应。

信息化转型对林业上市公司绩效影响研究

在工业4.0时代,分析信息化转型对公司绩效的影响以及进一步探索信息化转型的影响机理,具有重要的现实意义。文章从信息系统实施、生产环节、管理环节、销售环节与供应链管理环节出发,设计公司信息化转型的测量量表;基于林业上市公司2000-2018年的非平衡面板数据,检验信息化转型对样本公司绩效的影响效应,并以产品开发、市场开发和技术开发为中介变量,识别信息化转型对公司绩效的影响机制。研究表明:(1)林业上市公司信息化转型力度不断增强,信息化转型指数均值由2002年的0.020升至2018年的0.559;(2)信息化转型显著促进林业上市公司销售收入和利润总额增长以及总资产报酬率提升,影响系数分别为0.617、3.448、0.061,且促进作用均具有持续性;(3)生产和销售环节信息化转型当期即能促进公司绩效改善,实施信息系统和供应链管理环节信息化转型当期分别促进销售收入增长、盈利能力提升,实施信息系统对盈利能力无显著影响,管理环节信息化转型对公司绩效无显著影响;(4)信息化转型可通过促进产品开发和市场开发间接赋能林业上市公司销售收入的增长,可通过促进技术开发间接赋能其盈利能力提升。文章有效规避以往文献存在的"局部信息化实践"与"公司整体绩效"的数据不匹配问题,且可明确哪一环节信息化转型对公司绩效的影响最快、最大,具有一定的理论边际贡献。文章提出林业上市公司应加大信息化转型的资源投入力度、基于销售增长或盈利提升来确定资源投入方向等建议。

一类基于顺序表的数据移动

研究了顺序表中一种数据移动Ｌ（ｍ，ｎ），介绍了几种实现Ｌ（ｍ，ｎ）的算法，并给出了实现Ｌ（ｍ，ｎ）的一个新算法。

N-乙酰半乳糖胺及其衍生物作为小干扰核糖核酸和反义寡核苷酸递送载体的研究进展

近年来,使用N-乙酰半乳糖胺(GalNAc)缀合物靶向去唾液酸糖蛋白受体来递送寡核苷酸至肝细胞已成为治疗性寡核苷酸领域的突破方法。与传统的寡核苷酸递送方法相比,GalNAc偶联技术是一种更简单的肝脏递送方法,表现出肝靶向特异性、高效性、安全性以及可规模化制备等优势,具有深入开发的研究价值和临床应用的广阔前景。利用GalNAc偶联技术开发的givosiran已被美国FDA批准用于治疗急性肝卟啉症,此外还有7种缀合物处于注册审评或Ⅲ期临床试验中,另外至少还有21种GalNAc核酸缀合物处于临床开发的早期阶段。但国内GalNAc偶联技术相关研究基础比较薄弱,也无相关产品上市,属于“卡脖子”技术,因此本综述重点介绍了GalNAc及其衍生物作为小干扰核糖核酸(siRNA)和反义寡核苷酸(ASO)这2种寡核苷酸递送载体的研究进展,以期为国内GalNAc缀合物的开发提供参考。