图挖掘相关论文
如今软件产品有着非常广泛的应用,软件错误的发生可能带来很严重的后果,软件错误的定位显得更为重要。人工定位错误耗时又费力,自......
在数字化时代,面临诸多虚假新闻、隐藏金融诈骗团体等情报分析的新问题,本课题组构建了基于复杂网络算法进行人（欺诈者）、物、组织、......
网络智慧教育体系图挖掘技术和偏执协同过滤算法是当前学习资源获取、分享、分析和学习的重要技术支持和关键平台.使用大数据分析......
图是一种强大的建模相互关联事物的工具。图结构的数据无处不在,如社交网络、科研合作网络、知识图谱等,对图数据的挖掘一直是学术......
[目的/意义]数据驱动的产业技术情报分析,是数据战略浪潮下的科技尖兵。本文旨在完善现有产业技术情报分析方法体系,进一步融合新......
近年来，复杂网络理论的发展为人类了解各种类型的真实网络提供了理论模型和研究方法。电信行业每天都产生海量的电信数据，电信通信数......
随着数据挖掘研究的深入，越来越多的问题呈现在我们面前，也提出了更高的要求。当前，复杂类型数据的挖掘需求上升，专家学者开始关注这方......
随着微博等社交网络的快速兴起,社交网络的研究成为了一个热点课题,如何更加充分的利用现代网络工具快速发掘网络中信息是一个重要......
一般地,在进行对象建模时通常有两种模式：基于统计的方法和基于结构的方法。在统计模式识别中,研究对象常表示为特征向量。特征向量......
随着Web服务的爆炸式增长,如何处理信息过载、定位合适的Web服务变得越来越关键。目前已有很多相关的服务推荐方法,但很少有研究通......
图聚类作为从海量数据中发现有用知识的技术引起了人们的广泛关注。目前的聚类方法多是在基于图拓扑结构或基于图节点属性方面进行......
图作为一种重要的数据结构,常用于刻画自然界或社会中事物间的复杂关系。随着信息技术的发展,图模型逐渐覆盖生活各个方面,相关数......
图作为一种常见的数据结构,可对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模。其中,动态图作为常见的图类型,则是近年来图领域研究的热点......
近年来随着互联网信息技术的迅猛发展,各个应用领域逐渐积累了海量数据,网络结构作为一种表示和分析大数据的有效方法,能够对现实......
随着社会的飞速发展以及数据采集设备的广泛应用,数据库中存储了大量数据。从数据中发现的知识能够帮助理解过去以及预测未来,因而......
容迟网络(DTN)是一种新型的网络模型,主要适用于灾后重建和空间通信等场景。这种类型的网络一般不存在基础设施,其节点的移动规律......
主题模型在发现文本潜在主题方面已被证明是非常成功的,但是以往人们所研究的主题模型都基于“词袋”假设,忽略了词之间的关联。另......
目前,用于图分类的子图分布算法研究主要应用在生物和化学领域判断物质是否致癌、有毒等分类问题上,但是,研究发现,现有的子图分布......
新枪源于前作 Kel-Tec公司在美国是声名卓著的轻武器制造公司，推陈出新、试图挖掘新市场是公司一贯的理念，也因此拥有诸多设计专......
如果说概念、定理、公式、法则教学是高中数学教学的基石和躯干,则解题教学就是躯干的两翼,是概念、定理、公式、法则的延伸、拓展......
从对生态法学定义的把握谈起生态法学属于法学研究的分支范畴,它兼有理论法学和应用法学的特质。从理论意义上认识,它研究社会与自......
高有鹏是我国著名民俗学家,也是著名的长篇历史小说作家;其披荆斩棘,孜孜以求,著述甚丰,曾经出版《中国民间文学史》、《庙会与中......
长期以来,在学生的作文练习中,存在着忽视孩子情感世界、认知程度和思维发展规律的现象,要求孩子在作文课堂上进行相对狭隘的作文......
地图是课文相关知识的空间再现,很好地利用地图,充分挖掘地图上的潜在知识,对于学生掌握课本内容,深刻领会其内涵,并拓展知识,都有......
现有的图挖掘算法在云环境下难以有效地进行大规模图形的高频模式挖掘.为此,对SpiderMine算法做了改进,提出一种基于云的SpiderMin......
为了分析DBLP数据中的多种类型的实体信息，挖掘其中特定的知识，首先根据异质网络Graph OLAP（图联机分析处理）模型，建立相应的数据仓库模......
数据的快速增长,为我们提供了更多的信息,然而,也对传统信息获取技术提出了挑战.这篇论文提出了MCMM算法,它是基于MapReduce的大规......
随着电商的不断发展,如何发现刷单账户以维护市场秩序是亟待解决的问题。根据用户的购买记录构建用户关系网络图。根据电商刷单特......
为证明不确定性的存在对聚类结果不可忽略的影响,改进了基于能量模型布局和模块化聚类的算法LinLogLayout,使之可以处理不确定图数......
生物网络是利用网络理论对生物系统进行建模,从而借助于网络的概念、属性和复杂网络研究的各种方法来理解生物系统的演化和行为。......
针对复杂网络中节点和边及其属性值均可能存在不确定性的实际,以及采用传统的紧密子图挖掘算法挖掘出的紧密子图实际上并不一定紧......
选择频繁的特征子图在基于频繁子图的图数据分类中起着非常重要的作用。提出了一种基于类别信息的特征子图选择策略,即从候选的频......
已提出很多图分类方法。这些方法在挖掘频繁子图时,只考虑了子图的结构信息,没有考虑子图的嵌入信息。实际上,有些频繁子图挖掘算......
近年来,随着社会性网络服务应用（SNS）的流行与发展,SNS已成为人与人之间重要的交流渠道.SNS中大量用户产生的数据内容包含了社会网络......
已有错误定位方法通常只给出可疑语句的排序列表,缺少错误的上下文信息,导致开发人员难以理解程序失败的原因。对此,提出结合图挖......
在如何快速发现大规模网络的结构和特性问题中,网络规模及复杂度的快速增长给其分析研究带来了新的挑战.MapReduce及其开源实现Had......
提出了一个新的研究问题：如何挖掘Top—K图模式，联合起来使某个意义度量最大化．利用信息论的概念，给出了两个具体问题的定义MES和MIGS，......
该文的目的在于优化现有的大图数据中全部极大团挖掘算法.在生物网络、社会网络及web分析中,找出图中的全部极大团是一个重要的应......
针对蛋白质复合物识别工具CFinder容易识别出超大复合物的缺陷，提出一种基于极大团扩展的蛋白质复合物识别算法（IPC-MCE）。将极大团看......
以前的许多研究已经充证明了挖掘频繁子图是非常有意义的。从单个图中很难挖掘出一些潜在的很有意义的频繁模式，因而应该从多个图中......
对于非崩溃的错误，测试人员往往花费大量的时间才能发现。为了快速准确地定位这类错误，降低软件开发成本，提高软件质量，提出一种辅助定......
鉴于图结构能简单方便地描绘复杂的数据以及实际应用中图数据的获得具有不确定性,不确定频繁子图挖掘算法得到广泛的研究。目前一......
对基于图的数据挖掘国内外研究现状作了总结，从相关的基本概念开始，介绍了目前最具代表的三个算法AGM、FSG和gSDan的主要思想。并对......
针对生物网络中频繁子图的挖掘问题，提出了一种基于EP-树结构的MaxFP算法。此算法以代谢路径作为研究对象，在适合于生物网络图简化模......
