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Web日志挖掘相关算法研究

Web日志挖掘相关算法研究

作者：詹宇斌国防科学技术大学

学位级别：硕士

在互联网的强力推进下,Web已成为信息制造、发布、处理和加工的主要平台。然而Web上承载的信息正在迅速膨胀,从而导致了一个严重的问题——“信息爆炸”,即信息极大丰富,而知识相对贫乏。正是在这种情况下,Web数据挖掘应运而生。其中面... 详细信息

在互联网的强力推进下,Web已成为信息制造、发布、处理和加工的主要平台。然而Web上承载的信息正在迅速膨胀,从而导致了一个严重的问题——“信息爆炸”,即信息极大丰富,而知识相对贫乏。正是在这种情况下,Web数据挖掘应运而生。其中面向服务器Web日志的Web日志挖掘尤其得到了研究者的关注。本文在Web日志挖掘技术方面开展了一些研究工作。首先系统地介绍了数据挖掘和Web数据挖掘的基本概念和方法。然后针对Web日志挖掘,重点研究了Web日志数据预处理技术,以及Web日志中关联规则的挖掘算法和最大频繁访问模式的挖掘算法。本文主要取得了以下研究成果: 1、从Web日志的收集和预处理入手,深入分析和研究了Web日志的特点和收集过程,深入阐述了其预处理过程,并针对传统的处理过程中存在的问题,提出了相应的改进措施。 2、在深入分析了用户访问Web行为特点的基础上,结合网站的拓扑结构图,提出了概率关联图的概念,并将用户访问抽象为有向图,利用概率关联图的性质,提出了一种关联规则挖掘算法,理论证明该算法的效率比现在的关联规则挖掘算法高,其时间复杂度为O ( n)。 3、提出了唯一标号树的概念,并在树的深度优先遍历编码表示的基础上,提出了一种基于模式增长的最大频繁子树挖掘算法U-TreeMiner,实验结果表明该算法比一般标号树的挖掘算法效率要高。 4、进一步简化了用户访问行为表示,将其表示成唯一标号树;针对不同页面的不同属性,提出了内容页面优先的支持度计算方法,在此基础上利用唯一标号树的挖掘算法U-TreeMiner,挖掘Web日志中的最大频繁访问模式,实验结果表明在最小支持度阈值较小的情况下算法U-TreeMiner比算法TreeMiner要快。

关键词： Web日志概率关联图唯一标号树最大频繁访问模式

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中国留法艺术学会与国立艺专关系之考略

中国留法艺术学会与国立艺专关系之考略

作者：詹宇斌中国美术学院

学位级别：硕士

上世纪三十年代至五十年代,“中国留法艺术学会”是留学艺术团体当中时间最久、规模最大以及影响最深远的学术组织,被称为中国艺术家的“孵化器”。中国留法艺术学会在近代美术史上留下了浓墨重彩的一笔,对国内艺术发展意义重大;同时,... 详细信息

上世纪三十年代至五十年代,“中国留法艺术学会”是留学艺术团体当中时间最久、规模最大以及影响最深远的学术组织,被称为中国艺术家的“孵化器”。中国留法艺术学会在近代美术史上留下了浓墨重彩的一笔,对国内艺术发展意义重大;同时,中国美术学院的前身国立艺专也培养出了许多优秀的艺术家。笔者写这篇论文的缘由是发现大部分先驱们都与国立艺专有着密切的联系,团体当中的成员都在艺术领域有着不同凡响的成就,可视作一个研究中国美院校史的切入点,同时笔者想通过这个视角来完成自己的毕业创作,从而想对这两者之间的关系进行探讨。探讨二者之间的联系具有实际意义,可以让人们重新关注上世纪留法学习艺术的风潮,以及其对中国艺术教育与艺术发展的影响,从而明确个人的艺术创作方向。本文以留法艺术学会的期刊以及人物自传等文献记录做了一个梳理来还原当初成员留法前后的时代背景以及成员的个人经历。成员有的在法国留学,归国之后在国立艺专任教;也有国立艺专师生留法之后加入了学会。其中国立艺专的会员有刘开渠、王子云、程曼叔、曾竹韶、吕霞光、周轻鼎、王临乙、李风白、黄显之、庄子曼、谢投八、秦宣夫、常书鸿、胡善馀、陈士文、周圭、陈芝秀、赵无极、谢锦兰、吴冠中等二十人。学会成员作为个人而言,在雕塑或者油画领域都有着不同凡响的造诣,不少成员在中国近代美术史中都有着重要的地位;作为团体而言,成员互帮互助在法国举办了许多展览以及抗战时期举行的爱国义卖活动,于1946年举行的“中国留法艺术学会会员作品展览会”在海外影响深远。林风眠、林文铮成立的“霍普斯会”亦为留法艺术学会的前身,二者有着十分密切的渊源,值得予以深入考察。笔者希望能够尽力还原当时中国留法艺术学会与国立艺专的历史面貌,后期也进行了相关的毕业创作《致阳光灿烂的日子》,通过法国学院派的手法,以绘画实践来还原留法艺术学会成员在所考据的时代的一次欢聚场面,通过以图证史来阐述学会的影响力,笔者记录了自身的创作报告。希望可以为国立艺专的校史的补充尽自己的一份力,论文的目的是为了自身的创作提供素材与理论支撑;创作实践的是为了以图证史来还原历史人物,以绘画的方式表达对先贤的敬意,也是对这份考略进行总结。

关键词：中国留法艺术学会国立艺专留法艺术家

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缺失像素图像集的流形学习算法

吉林大学学报（工学版） 2011年第3期41卷 728-733页

作者：詹宇斌殷建平李宽国防科技大学计算机学院长沙410073

针对具有像素缺失的图像集,提出了修正的局部切空间对齐算法。该算法在每个局部邻域,扩展基于EM算法的主成分分析法,利用已知像素提取局部信息,替代了传统的SVD方法,从而避免了利用先验知识对图像进行恢复、固定值填充等所带来的累计误... 详细信息

针对具有像素缺失的图像集,提出了修正的局部切空间对齐算法。该算法在每个局部邻域,扩展基于EM算法的主成分分析法,利用已知像素提取局部信息,替代了传统的SVD方法,从而避免了利用先验知识对图像进行恢复、固定值填充等所带来的累计误差,最终实现恢复图像集的内在流形结构。在标准的测试数据集上的实验表明,修正的局部切空间算法能很好地发掘缺失像素图像集的内在流形结构,且具有良好的图像恢复能力。

关键词：人工智能流形学习缺失像素局部切空间对齐期望最大化算法

流形学习中基于局部线性结构的自适应邻域选择

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计算机研究与发展 2011年第4期48卷 576-583页

作者：詹宇斌殷建平刘新旺张国敏国防科学技术大学计算机学院长沙410073 海军工程大学装备经济管理系武汉430033

近年来,流形学习成为包括机器学习、模式识别和计算机视觉等相关领域的研究热点.流形学习算法中,邻域选择直接关系到算法的性能,而传统的邻域选择算法如k近邻和ε邻域算法存在参数难以确定,所构建邻域不能反映流形学习算法对邻域要求等... 详细信息

近年来,流形学习成为包括机器学习、模式识别和计算机视觉等相关领域的研究热点.流形学习算法中,邻域选择直接关系到算法的性能,而传统的邻域选择算法如k近邻和ε邻域算法存在参数难以确定,所构建邻域不能反映流形学习算法对邻域要求等缺点.提出了一种基于流形局部线性结构的自适应邻域选择算法(ANSLL).首先通过分析现有流形学习算法,总结出构建邻域的两个基本原则:1)同一邻域的所有点都近似地位于某一d维线性子空间内(d为流形维数);2)每个邻域包含尽可能多的点.基于这两个基本原则,ANSLL算法采用主成分分析技术(PCA)度量有限点集的线性程度,通过邻域压缩或扩张方式自适应地构建邻域.针对邻域线性结构的特点,还提出了一种改进的邻域图构建方法,以提高等度映射(Isomap)算法中测地线距离估计的准确性.最后大量系统的实验表明,ANSLL算法能够依据流形的局部曲率自适应地构建邻域,从而提高大多数流形学习算法(如Isomap和LLE)的性能.

关键词：邻域选择流形学习局部线性结构测地线距离局部线性嵌入

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Z&G协议公平性的形式化验证

计算机科学 2008年第9期35卷 76-82页

作者：龚德良殷建平詹宇斌湘南学院计算机科学系郴州423000 国防科技大学计算机学院长沙410073

Zhou和Gollmann设计的公平非否认协议(Z&G协议)旨在为电子商务交易的双方提供非否认证据和公平性。提出一种基于状态转换的方法对其公平性进行分析。与以往方法不同,它是一种针对电子商务协议的专门分析工具:用状态转换系统为电子商务... 详细信息

Zhou和Gollmann设计的公平非否认协议(Z&G协议)旨在为电子商务交易的双方提供非否认证据和公平性。提出一种基于状态转换的方法对其公平性进行分析。与以往方法不同,它是一种针对电子商务协议的专门分析工具:用状态转换系统为电子商务系统建模;用基于状态的形式系统描述协议,将协议的信任假设显式表示为协议的一部分。该方法按进程是否背离协议或者背离协议的程度将协议在系统中的执行序列定义为三类模式:遵守型、欺骗型和中断型。验证了Z&G协议在三种模式下的执行序列都满足公平性。

关键词：公平性状态转换系统遵守型欺骗型中断型

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流形上的非线性判别K均值聚类

计算机应用 2011年第12期31卷 3247-3251,3274页

作者：高丽平周雪燕詹宇斌中原工学院计算机学院郑州450000 国防科学技术大学计算机学院长沙410073

为提高具有流形结构的高维数据的聚类性能,提出非线性判别K均值聚类算法(NDisKmeans)。该方法通过引入流形上的谱正则化技术,将数据的低维嵌入表示成数据流形上平滑函数的线性组合,然后通过最大化低维空间中聚类类间的散度与总体散度的... 详细信息

为提高具有流形结构的高维数据的聚类性能,提出非线性判别K均值聚类算法(NDisKmeans)。该方法通过引入流形上的谱正则化技术,将数据的低维嵌入表示成数据流形上平滑函数的线性组合,然后通过最大化低维空间中聚类类间的散度与总体散度的比值,来实现对高维数据的聚类。还设计了一种收敛的迭代求解方法来求解最优组合系数矩阵和聚类赋值矩阵。NDisKmeans方法由于考虑了数据的流形结构,克服了判别K均值算法中线性映射的不足,从而提高了对高维数据聚类的性能。最后在数据集上的广泛实验表明,NDisKmeans方法能有效实现对高维数据的聚类。

关键词：聚类流形 K均值聚类谱正则化谱聚类

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基于局部平滑性的通用增量流形学习算法

计算机应用 2012年第6期32卷 1670-1673页

作者：周雪燕韩建敏詹宇斌中原工学院计算机学院郑州450000 河南经贸职业学院信息管理系郑州450000 国防科学技术大学计算机学院长沙410073

目前大多数流形学习算法无法获取高维输入空间到低维嵌入空间的映射,无法处理新增数据,因此无增量学习能力。而已有的增量流形学习算法大多是通过扩展某一特定的流形学习算法使其具备增量学习能力,不具有通用性。针对这一问题,提出了一... 详细信息

目前大多数流形学习算法无法获取高维输入空间到低维嵌入空间的映射,无法处理新增数据,因此无增量学习能力。而已有的增量流形学习算法大多是通过扩展某一特定的流形学习算法使其具备增量学习能力,不具有通用性。针对这一问题,提出了一种通用的增量流形学习(GIML)算法。该方法充分考虑流形的局部平滑性这一本质特征,利用局部主成分分析法来提取数据集的局部平滑结构,并寻找包含新增样本点的局部平滑结构到对应训练数据的低维嵌入坐标的最佳变换。最后GIML算法利用该变换计算新增样本点的低维嵌入坐标。在人工数据集和实际图像数据集上进行了系统而广泛的比较实验,实验结果表明GIML算法是一种高效通用的增量流形学习方法,且相比当前主要的增量算法,能更精确地获取增量数据的低维嵌入坐标。

关键词：维数归约流形学习增量学习局部切空间对齐局部线性嵌入

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局部切空间对齐算法的核主成分分析解释

计算机工程与科学 2010年第6期32卷 158-161页

作者：詹宇斌殷建平刘新旺国防科学技术大学计算机学院湖南长沙410073

基于核方法的降维技术和流形学习是两类有效而广泛应用的非线性降维技术,它们有着各自不同的出发点和理论基础,在以往的研究中很少有研究关注两者的联系。LTSA算法利用数据的局部结构构造一种特殊的核矩阵,然后利用该核矩阵进行核主成... 详细信息

基于核方法的降维技术和流形学习是两类有效而广泛应用的非线性降维技术,它们有着各自不同的出发点和理论基础,在以往的研究中很少有研究关注两者的联系。LTSA算法利用数据的局部结构构造一种特殊的核矩阵,然后利用该核矩阵进行核主成分分析。本文针对局部切空间对齐这种流形学习算法,重点研究了LTSA算法与核PCA的内在联系。研究表明,LTSA在本质上是一种基于核方法的主成分分析技术。

关键词：降维流形学习核方法核主成分分析局部切空间对齐

基于禁忌搜索的多因子降维在上位作用检测中的应用

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武汉大学学报（理学版） 2011年第6期57卷 477-482页

作者：杨俊殷建平詹宇斌国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

为了使多因子降维能够应用在大规模数据集的分析上,针对多因子降维穷举搜索单核苷酸多态(SNP)的组合的过程进行了改进,利用禁忌搜索的方法来代替穷举搜索.禁忌搜索以SNP的组合作为解,采用低阶的最优SNP组合作为高阶的初始解的一部分,随... 详细信息

为了使多因子降维能够应用在大规模数据集的分析上,针对多因子降维穷举搜索单核苷酸多态(SNP)的组合的过程进行了改进,利用禁忌搜索的方法来代替穷举搜索.禁忌搜索以SNP的组合作为解,采用低阶的最优SNP组合作为高阶的初始解的一部分,随机替换当前解中的某个SNP作为邻域解,并采用全局多样化搜索,该方法在保证与多因子降维相当的分类正确率的基础上,显著地缩短了检测交互作用的时间.

关键词：禁忌搜索多因子降维上位作用特征选择