检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2010年第3期47卷 474-484页

作者：于浩王斌肖刚杨晓春东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室北京100872

在诸如网络入侵、无线传感器网络异常事件等检测应用中,离群点检测是一项具有很高应用价值的技术.这项技术在确定性数据中已经得到了深入的研究,但在新兴的不确定数据领域却是一项新的研究课题.在无线传感器网络、数据集成和数据挖掘等... 详细信息

在诸如网络入侵、无线传感器网络异常事件等检测应用中,离群点检测是一项具有很高应用价值的技术.这项技术在确定性数据中已经得到了深入的研究,但在新兴的不确定数据领域却是一项新的研究课题.在无线传感器网络、数据集成和数据挖掘等技术中使用不确定数据模型更能真实反映现实世界,进一步提高这些技术的实际可行性.针对不确定数据,提出新的离群点定义.提出基于距离的不确定数据离群点检测的高效过滤方法,包括基础过滤方法b-RFA和改进方法o-RFA,最后提出高效概率计算方法DPA.b-RFA方法利用非离群点的过滤性质,减少检测次数.o-RFA方法通过挖掘数据分布信息对b-RFA方法作出改进,进一步提高过滤效率.DPA方法找到概率求解中的递推规律,极大提高了单点检测效率.实验结果显示:提出的方法可以有效地减少候选集,降低搜索空间,改善在不确定数据上的查询性能.

关键词：不确定数据离群点检测过滤方法高效不确定数据模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于不确定数据的频繁项查询算法

引用

东北大学学报（自然科学版） 2011年第3期32卷 344-347页

作者：王爽杨广明朱志良东北大学软件学院辽宁沈阳110819

频繁项的查询是一项非常重要的技术,但在新兴的不确定数据领域却是一项新的研究课题.基于不确定数据,提出了一种新的频繁项定义,并提出了两条过滤规则,可以有效地减少检测数据的数量.最后提出高效的频繁项查询算法UFI,该算法通过找到概... 详细信息

频繁项的查询是一项非常重要的技术,但在新兴的不确定数据领域却是一项新的研究课题.基于不确定数据,提出了一种新的频繁项定义,并提出了两条过滤规则,可以有效地减少检测数据的数量.最后提出高效的频繁项查询算法UFI,该算法通过找到概率求解中的递推规律,极大提高了单点检测效率.实验结果显示:提出的方法可以有效地减少候选集,降低搜索空间,改善在不确定数据上的查询性能.

关键词：频繁项不确定数据剪枝规则不确定数据模型查询处理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向大型数据集合的关键分类查找算法

引用

计算机研究与发展 2009年第S2期46卷 845-851页

作者：许晓峰金澈清高明周傲英复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200433 华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室上海200062

Top-k查询是Web和多媒体搜索、决策支持、分布式系统等众多领域中最重要的查询之一,它返回数据集合中k个最关键的元组.大型数据集合往往包含一系列分类型属性,获取对目标属性影响最大的k个分类型属性值对于许多应用中也非常重要.研究了... 详细信息

Top-k查询是Web和多媒体搜索、决策支持、分布式系统等众多领域中最重要的查询之一,它返回数据集合中k个最关键的元组.大型数据集合往往包含一系列分类型属性,获取对目标属性影响最大的k个分类型属性值对于许多应用中也非常重要.研究了这个问题,正式定义了k-AKC和PKC两种查询,并设计相应的查询处理算法.实验结果表明,改良算法PKCQ+具有较佳的有效性和高效性.

关键词：分类数据不确定数据模型可能世界模型 Top-k查询

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于模糊集和概率分布的不确定XML模型及其代数运算

引用

计算机科学 2020年第7期47卷 21-30页

作者：胡磊严丽南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211100

XML作为一种信息表示和交换的事实标准已被广泛用作不同应用之间的统一数据交换格式,其在实际应用中已经发挥着重要的作用。由于现实中很多信息包含有不确定性,而经典的XML不能表示和处理不确定信息,因此有必要对经典XML模型进行扩展。... 详细信息

XML作为一种信息表示和交换的事实标准已被广泛用作不同应用之间的统一数据交换格式,其在实际应用中已经发挥着重要的作用。由于现实中很多信息包含有不确定性,而经典的XML不能表示和处理不确定信息,因此有必要对经典XML模型进行扩展。考虑到现实世界的复杂性,不确定信息往往同时包含有随机不确定性和模糊不确定,而概率理论和模糊集理论是处理不确定信息的有力工具,因此文中在现有的模糊XML和概率XML数据模型的基础上,综合利用概率和模糊理论建立一个新的不确定XML模型和相关代数,所提出的新的不确定性XML模型既能与现有的XML模型兼容,又能表达更复杂的不确定信息。

关键词： XML模型不确定数据模型模糊集概率分布代数运算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

不确定时间序列的相似性匹配问题研究

不确定时间序列的相似性匹配问题研究

引用

作者：左彦飞东华大学

学位级别：硕士

时间序列,就是按照时间先后顺序排列的记录序列。相似性匹配是时间序列的聚类、异常检测、模式发现等任务的基础操作之一。目前对时间序列相似性匹配的研究主要针对确定性数据,随着物联网、隐私保护等技术的发展,不确定时间序列将大量涌... 详细信息

时间序列,就是按照时间先后顺序排列的记录序列。相似性匹配是时间序列的聚类、异常检测、模式发现等任务的基础操作之一。目前对时间序列相似性匹配的研究主要针对确定性数据,随着物联网、隐私保护等技术的发展,不确定时间序列将大量涌现,时间序列的相似性匹配技术面临新的挑战。在不确定时间序列的情况下,两条序列之间的距离也是不确定的,所以无法直接利用确定性时间序列的相似性匹配方法。为了解决不确定时间序列相似性匹配问题,我们建立了一种描述不确定时间序列的数据模型,在该模型下,不确定时间序列在每一时刻的数据点均由一个取样点(sample observations)的集合组成,并且每个取样点出现的概率相等,即服从离散型均匀分布；并且,时间序列中不同时刻的点相对独立。在此模型下,两条不确定时间序列之间的真实距离是由大量的可能距离(以一定的概率值出现)组成的,并且这些可能距离的数量为指数大小。所以,直接计算所有的可能距离的效率将非常低。因此,在所提出模型的基础上,本文提出了两种不确定时间序列相似性匹配算法：α-PRQ(均值法)和k-PRQ(聚类法)。 (1)α-PRQ 根据查询序列和数据库中所存储的时序数据是否为确定性数据,将不确定时间序列相似性查询分为三种不同的类型；然后,对于每种类型,通过均值法(averaging method)从不确定序列中提取出一条确定性序列来代表原序列,然后,采取确定性时间序列相似性匹配方法进行查询。 (2)k-PRQ 此算法主要通过两个步骤进行剪枝以降低计算复杂性： 1)通过聚类减小取样大小(sample size),以聚类后的每一个簇为单位计算距离,从而大大降低了计算复杂度。 2)通过预先计算出小于给定阈值ε的距离个数的上界与下界,就能够得到这些距离出现概率的上下界,从而通过概率的上下界过滤掉不必要的计算,减少计算量。实验表明,我们提出的两个不确定时间序列相似性匹配算法具有较好的性能和准确性。

关键词：不确定时间序列不确定数据模型相似性匹配概率范围查询时间序列距离

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向大型数据集合的关键分类查找算法

面向大型数据集合的关键分类查找算法

引用

第26届中国数据库学术会议

作者：许晓峰金澈清高明周傲英复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室

关键词：分类数据不确定数据模型可能世界模型 Top-k查询

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：