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题名基于簇核心的XML结构聚类方法
被引量：4
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作者
张翀
唐九阳
肖卫东
汤大权
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机构
国防科学技术大学信息系统工程重点实验室
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期2161-2176,共16页
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基金
国家自然科学基金项目(60172012)
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文摘
随着XML技术的不断应用和推广,XML结构聚类技术在XML管理与挖掘中扮演着重要角色.针对目前XML结构聚类算法聚类不准确、效率低、对数据输入次序敏感的不足,提出簇核心的概念,并指出在动态环境下,对簇核心加以正确维护可以支持增量式聚类.在此基础上设计了一套有效的XML结构聚类算法COXClustering,该算法涵盖静态聚类和增量式聚类,静态聚类提取子树作为特征合理反映XML结构之间的相似性,并利用簇核心快速分类的特点提高聚类效率,利用簇核心正交的特点降低对数据输入次序的敏感性;增量式聚类根据当前增加的XML文档动态调整簇核心,从而自适应地指导增量式聚类.理论分析和实验表明该算法静态聚类效率高、聚类质量好、能够有效屏蔽输入次序的敏感性,增量式聚类将聚类速度大幅度提升,聚类质量接近静态聚类质量.
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关键词
XML结构聚类
簇核心
特征关联度
输入次序敏感性
增量式聚类
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Keywords
XML structural clustering
cluster-core
feature association degree
sensitivity of inputorder
incremental clustering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向电力用户的群簇核心推荐算法
被引量：5
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作者
宫立华
盛妍
李磊
刘鲲鹏
朱银龙
何薇
徐倩丽
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机构
国家电网有限公司客户服务中心
国家电网有限公司营销部
国网山西省电力公司营销服务中心
中电普华信息技术有限公司
北京数洋智慧科技有限公司
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期2721-2728,共8页
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文摘
目前,电力用户的缴费方式仍以线下为主,长期以来造成了电力企业运营成本高、管理压力大等问题。传统的线上引流方法用户增长速度慢,用户粘性差。为快速转变电力用户长期以来所形成的线下缴费方式,提出采用基于群簇核心用户的推荐模型。电力用户的缴费行为表现出一定的群聚性和周期性,群簇核心用户不仅可以精准地代表某一类簇的行为特征,还可以间接地影响相关用户,实现新型缴费方式的快速传播,从而加速线上用户的增长速度。此外,提出的模型具有速度快、可并行、易迁移、易操作等特点,实现了一户一方案的精准推荐,在大规模电力用户数据下表现出了极高的应用价值。仿真实验结果表明,所提算法在进行电力用户精准引流时,在召回率和精确度等指标上具有较好的效果。
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关键词
群簇核心用户
电力用户
推荐模型
精准引流
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Keywords
cluster kernel users
power users
recommendation model
accurate drainage
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名WSNs中协同簇数据汇聚机制研究
被引量：14
- 3
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作者
夏娜
徐普君
唐媚
钱浩伟
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
安全关键工业测控技术教育部工程研究中心
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2010年第4期307-313,共7页
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基金
国家教育部博士点基金新教师项目(编号:20070359029)资助项目
安徽省自然科学基金项目(编号:070412035)资助项目
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文摘
在无线传感器网络(WSNs)中,数据汇聚是各种应用的基础,其能量消耗也是网络总能耗的主要部分,因此研究能量有效的数据汇聚机制是关键。该文提出了一种"协同簇"的数据汇聚机制(CC-DAM),从理论上完整分析了其数据传输的总能耗,导出了簇内参与协同数据传输的最佳节点数,并论证了其优于传统簇机制的条件;同时,提出了一种基于簇核心的地理位置路由策略,具有能量有效性和好的路由方向性。仿真实验结果表明CC-DAM是一种能量有效的数据汇聚策略,适合无线传感器网络的各种应用。
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关键词
无线传感器网络
数据汇聚
协同簇
簇核心
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Keywords
wireless sensor networks
data aggregation
cooperative cluster
cluster core
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名数据流聚类算法在入侵检测中的应用
被引量：4
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作者
黄红艳
安素芳
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机构
石家庄经济学院信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第20期112-116,共5页
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基金
河北省科技计划项目(No.10213559)
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文摘
处理数据流的能力成为入侵检测系统面临的挑战,针对这一现状提出DC-stream算法,该算法采用在线离线两阶段聚类,设计了一套缓冲式异常点处理机制,在保证数据流聚类效率和精度的同时,能够过滤噪音数据。实验结果证明,该算法能在海量的网络数据流中及时有效地发现入侵行为,并具有较强的抗干扰能力。
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关键词
入侵检测
核心微簇
缓冲微簇
聚类纯度
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Keywords
intrusion detection
core micro cluster
buffer micro cluster
cluster purity
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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