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基于随机投影的高维数据流聚类

计算机研究与发展 2020年第8期57卷 1683-1696页

作者：朱颖雯陈松灿南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 南京211106 三江学院计算机科学与工程学院南京210012

高维数据流在许多现实应用中广泛存在,例如网络监控.不同于传统的静态数据聚类问题,数据流聚类面临有限内存、单遍扫描、实时响应和概念漂移等问题.然而现有许多数据流聚类算法在处理高维数据时,常常因产生维数灾难而导致高计算复杂度... 详细信息

高维数据流在许多现实应用中广泛存在,例如网络监控.不同于传统的静态数据聚类问题,数据流聚类面临有限内存、单遍扫描、实时响应和概念漂移等问题.然而现有许多数据流聚类算法在处理高维数据时,常常因产生维数灾难而导致高计算复杂度和较差的性能.为了解决此问题,基于随机投影和自适应谐振理论(adaptive resonance theory, ART)提出了一种针对高维数据流的高效聚类算法RPFART.该算法具有线性计算复杂度,仅包含1个超参数,并对参数设置鲁棒.详细分析了随机投影对ART的主要影响,尽管该算法仅简单地将随机投影与ART方法进行了结合,但在多个数据集上的实验结果表明:即使将原始尺寸压缩到10%,该方法仍可以达到与RPGStream算法相当的性能.对于ACT1数据集,其维数从67 500减少到6 750.

关键词：高维数据数据流聚类随机投影自适应谐振理论聚类

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面向边云协同计算的能耗感知资源调度方法

应用科学学报 2023年第3期41卷 369-377页

作者：杨君朱颖雯南京特殊教育师范学院数学与信息科学学院江苏南京210038 三江学院计算机科学与工程学院江苏南京210012

边缘计算在处理大量计算复杂的任务时,可能会引发任务实时执行效果下降以及能耗高等方面的问题。为此提出一种面向边云协同计算的能耗感知资源调度方法,首先根据实时保证率将任务分流到云计算和边缘计算,然后基于弹性资源特性提出能耗... 详细信息

边缘计算在处理大量计算复杂的任务时,可能会引发任务实时执行效果下降以及能耗高等方面的问题。为此提出一种面向边云协同计算的能耗感知资源调度方法,首先根据实时保证率将任务分流到云计算和边缘计算,然后基于弹性资源特性提出能耗感知的资源调度策略,为实时任务生成虚拟资源配置方案,最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性,该算法可以在保证实时性的前提下降低能耗。

关键词：能耗感知资源调度边云协同计算弹性资源

计算机基础及MS Office一级教程 Windows 7和Office 2010 1

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丛书名： 21世纪高等学校计算机规划教材

2013年

作者：朱颖雯孙勤红

本书打破了传统模式，以实际应用为出发点，通过大量来源于实际工作的精彩实例，全面涵盖了读者在使用Word、Excel、PowerPoint及Outlook进行日常办公过程中所遇到的问题及其解决方案。本书可作为普通高等院校计算机基础课的教材，也作... 详细信息

ISBN: (纸本)9787115323897

本书打破了传统模式，以实际应用为出发点，通过大量来源于实际工作的精彩实例，全面涵盖了读者在使用Word、Excel、PowerPoint及Outlook进行日常办公过程中所遇到的问题及其解决方案。本书可作为普通高等院校计算机基础课的教材，也作为计算机Office工具使用的学习资料和参考。

关键词： WINDOWS操作系统教材高等学校应用软件办公自动化

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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频繁子树挖掘及其在XML挖掘中的应用研究

频繁子树挖掘及其在XML挖掘中的应用研究

作者：朱颖雯南京师范大学

学位级别：硕士

频繁模式挖掘是数据挖掘领域中的一个重要问题,其研究范围包括事务、序列、树和图。频繁子树挖掘在生物信息学,Web挖掘,化合物结构分析等领域具有十分重要的应用价值,因此受到研究人员的高度重视。XML己经成为Intemet上数据描述和交换... 详细信息

频繁模式挖掘是数据挖掘领域中的一个重要问题,其研究范围包括事务、序列、树和图。频繁子树挖掘在生物信息学,Web挖掘,化合物结构分析等领域具有十分重要的应用价值,因此受到研究人员的高度重视。XML己经成为Intemet上数据描述和交换的标准。如何从XML数据中挖掘有价值的知识是一个具有挑战性的研究课题。本文就频繁子树挖掘方法、最大频繁Embedded子树挖掘、基于可变支持度约束的最大频繁Induced与Embedded子树挖掘、以及频繁子树挖掘在XML挖掘中的应用等方面作了深入的研究。本文的主要研究工作包括以下几个方面:(1)对近些年来提出的频繁子树挖掘算法进行综述与分析。论述了各种频繁子树挖掘算法的思想,并对典型算法的性能进行了实验分析与比较。(2)提出了一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算——CMPETreeMiner,该算法采用带节点范围的先序遍历序列存储树,并采用伪投影技术对频繁子序列进行投影,对投影序列中的每个节点编码。在挖掘带编码频繁子序列过程中使用剪枝技术尽早删除最终不能通过投影编码生成最大频繁Embedded子树的带编码频繁子序列.大大降低了搜索空间,节省了时间与空间的代价。实验结果表明CMPETreeMiner具有较高的效率。(3)提出了快速挖掘可变支持度约束的闭合与最大频繁Induced子树算法——SCCMTreeMiner,采用最右扩展技术枚举候选子树,并利用最小有效扩展性质进行剪枝,在变化的支持度约束下求出所有闭合频繁子树以及最大频繁子树。实验结果表明,SCCMTreeMiner算法不仅能够有效地减少所产生子树的数量,而且在执行时间上也大大少于使用固定支持度的同类算法。(4)提出了快速挖掘可变支持度约束的闭合与最大频繁Embedded子树算法——SCCMETreeMiner,通过对频繁k-子树的每个增长点构造投影数据库,将投影数据库中的频繁节点添加到频繁k-子树上直接得到频繁(k+1)-子树,无冗余的构造了Embedded子树的增长空间。并利用最小有效扩展性质进行剪枝,得到所有满足约束的闭合频繁子树以及最大频繁子树。实验结果表明,其不仅执行时间少,最关键的是,得到了用户感兴趣的模式。(5)提出了一种基于频繁子树模式的XML文档结构聚类算法——GCFS。该算法采用基于后退的先序序列表示XML文档树,挖掘XML文档集合中的闭合与最大频繁Induced子树,并将其作为聚类特征,根据频繁子树的大小赋予不同的权值,采用余弦函数定义相似度,利用K-Means算法聚类XML文档。实验结果表明,GCFS不仅能够得到维数较小的聚类特征空间,而且在聚类效率和精度上也高于同类算法。(6)提出了一种改进的XML文档结构聚类算法——GCFS*。该算法通过挖掘XML文档集合中的最大频繁Induced子树构造聚类特征空间,在频繁子树挖掘过程中自动生成较好的最小支持度,无需用户设置:优化聚类特征空间:并采用CLOPE算法聚类XML文档,聚类过程中自动生成簇的个数。实验结果表明,GCFS*不仅取得了较好的聚类效率,而且其聚类精度较GCFS高。

关键词：频繁子树挖掘 XML挖掘可变支持度约束最大频繁子树 XML频繁模式 XML结构聚类

一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法

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计算机科学 2007年第12期34卷 175-179页

作者：朱颖雯吉根林南京师范大学计算机系南京210097

提出了一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法--CMPETree Miner。该算法采用先序遍历序列存储树,并将节点的范围属性加入该序列,采用伪投影技术对频繁子序列进行投影,并对投影序列中的每个节点编码。在挖掘带编码的频繁子序列过程中,... 详细信息

提出了一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法--CMPETree Miner。该算法采用先序遍历序列存储树,并将节点的范围属性加入该序列,采用伪投影技术对频繁子序列进行投影,并对投影序列中的每个节点编码。在挖掘带编码的频繁子序列过程中,对频繁子序列进行高效剪枝,得到最大频繁Embedded子树,无需生成所有频繁Embedded子树。实验结果表明,CMPETree Miner算法是高效可行的。

关键词： Embedded子树频繁子树最大频繁子树闭合频繁子树数据挖掘

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基于欧拉核的数据流聚类算法

计算机科学 2019年第12期46卷 74-82页

作者：朱颖雯杨君三江学院计算机科学与工程学院南京210012 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016

随着云计算、物联网的快速发展,数据采集变得更加快捷和自动化。许多新型的应用领域中,诸如实时监控系统、车辆交通监控系统、电力消耗记录以及网络流量监控等,每时每刻都在产生大量的流数据,对数据流挖掘的研究成为了热点问题。聚类分... 详细信息

随着云计算、物联网的快速发展,数据采集变得更加快捷和自动化。许多新型的应用领域中,诸如实时监控系统、车辆交通监控系统、电力消耗记录以及网络流量监控等,每时每刻都在产生大量的流数据,对数据流挖掘的研究成为了热点问题。聚类分析作为数据流挖掘领域的一个重要问题,在近期被高度重视并得到广泛研究。不同于传统的静态数据聚类问题,数据流聚类受到有限内存、一遍扫描、实时响应和概念漂移等许多约束。为此,文中基于欧拉核提出了一种针对数据流的聚类算法。首先通过欧拉核显式地将数据映射到相同维度的复数特征空间,然后在特征空间中基于GNG模型进行聚类。欧拉核依赖于非线性鲁棒的cosine度量,故对野值低敏感;显式的映射避免了一般的核聚类算法需要使用核技巧而无法处理数据流的问题。实验数据表明,基于欧拉核的数据流聚类算法不仅表现出了较好的聚类性能,还识别了数据的结构信息。

关键词： GNG 数据流聚类欧拉核核方法

Visual Foxpro 数据库实训教程

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丛书名：高等学校教材

2012年

作者：单启成李杰朱颖雯等编

本书分为十章，内容涉及Visual FoxPro数据库基础、Visual FoxPro程序设计、Visual FoxPro数据库及其操作、关系数据库标准语言SQL、查询与视图、表单设计与应用、菜单设计与应用、报表的设计和应用、应用程序的开发和生成等。

ISBN: (纸本)9787040359091

关键词：关系数据库系统数据库管理系统自学参考资料水平考试

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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有序树的频繁子树挖掘研究

广西师范大学学报（自然科学版） 2008年第1期26卷 207-211页

作者：吉根林朱颖雯南京师范大学计算机系江苏南京210097

对各种主要的频繁子树挖掘算法进行综述与分析,主要包括频繁Induced子树挖掘与频繁Embedded子树挖掘;讨论了挖掘算法中使用的两种技术:基于候选生成-测试的方法和基于模式-增长的方法;对各典型算法的性能进行了实验分析比较。

关键词：数据挖掘频繁予树频繁Induced子树频繁Embedded子树

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基于频繁子树模式的GML文档结构聚类算法

计算机工程与应用 2011年第1期47卷 144-146,149页

作者：朱颖雯吉根林孙勤红三江学院计算机基础部南京210012 南京师范大学计算机学院南京210097

提出了一种基于频繁子树模式的GML文档结构聚类算法GCFS(GML Clustering based on Frequent Subtree patterns),与其他相关算法不同,该算法首先挖掘GML文档集合中的最大与闭合频繁Induced子树,并将其作为聚类特征,根据频繁子树的大小赋... 详细信息

提出了一种基于频繁子树模式的GML文档结构聚类算法GCFS(GML Clustering based on Frequent Subtree patterns),与其他相关算法不同,该算法首先挖掘GML文档集合中的最大与闭合频繁Induced子树,并将其作为聚类特征,根据频繁子树的大小赋予不同的权值,采用余弦函数定义相似度,利用K-Means算法对聚类特征进行聚类。实验结果表明算法GCFS是有效的,具有较高的聚类效率,性能优于其他同类算法。

关键词：地理标识语言(GML)结构聚类最大频繁Induced子树闭合频繁Induced子树