XML查询中的频繁路径选择

 提出了满足DTD结构情况下XML查询语句中频繁路径的选择算法,即从大量的XML查询路径表达式中找出最频繁出现的路径.首先对XML查询语句进行离散化处理,然后基于不产生候选集的频繁模式挖掘算法,实现了XML频繁查询路径的选择,最后基于DTD结构重构包含频繁路径的XML查询.实验研究表明,所提出方法具有一定的有效性及合理性.     

分布式数据库关联规则更新算法

提出了一种分布式关联规则增量更新算法（IUAAR），它可对数据库发生变化的情况进行归类．该算法主要采用改进了的FP树结构，通过传送被约束子树来挖掘全局频繁项目集，并充分利用快速分布式挖掘算法建立的各局部FP树，只对新增加了的全局频繁项目修改相应的改进FP树，挖掘其对应的被约束子树，同时利用已挖掘的全局频繁项目集对原全局频繁项目对应的被约束子树进行有效修剪．实验结果表明，该算法的运算速度比快速分布式挖掘算法提高了1倍，在最坏的情况下，对各局部数据库也仅需要扫描一遍，从而可提高数据库的维护效率．     

基于时间段的时序规则发现

时序规则挖掘用以挖掘数据库中与时间相关的规则及模式.现今大部分时序数据挖掘均是针对基于时间点的,基于时间段的挖掘相对较少.在此提出一个新的基于时间段的时序规则挖掘算法,通过挖掘频繁闭模式集取代完整频繁模式集,减少了挖掘时间,算法效率很高.     

多关系关联规则挖掘中的隐私保护

分析了经典关联规则挖掘及相关的隐私保护等问题,同时研究了多关系关联规则的刻画和挖掘问题.通过重新定义查询模式,改进了Warmr方法,使查询模式支持“频繁查询模式的子模式也必然是频繁的“这种Apriori特性,进而将其移植到多关系规则的挖掘过程,从而加快规则的挖掘.研究了有针对性的敏感规则的挖掘方法,通过挖掘包含敏感信息的所有频繁查询模式,从中导出所有能够导致信息泄露的敏感规则;为了平衡数据可用性和安全性之间的矛盾,通过隐藏所有敏感规则中公共关系的元组,在保证规则隐藏和数据安全的同时,降低了对数据可用性的影响.     

稀疏矩阵的关联规则挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘中的一种重要模式,自1993年R.Agrawal引入关联规则概念和提出第一个关联规则算法以来,诸多研究人员对关联规则挖掘的算法进行了广泛的研究.但专门研究挖掘稀疏数据的有效算法较少.针对稀疏数据,提出了一个使用简单数据结构——链表的挖掘算法,与其它算法比较,实验结果表明是非常有效的.     

不典型重症哮喘1例

1　临床资料患者王某 ,男性 ,1 7岁 ,因发作性剧咳 2ｄ ,手足抽搐 1ｈ入院 .于入院前 2ｄ因着凉自感咽喉部发痒、流泪、打喷嚏、发作性干咳 ,嗅到烟味或室外空气加重 .经抗炎、镇静、镇咳治疗无效 ,于 4ｈ前剧烈频繁性干咳不止入院 .胸部Ｘ光透视正常 ,发病以前无咳嗽、咳痰及哮喘 ,既往健康 .体征 :体温 36℃ ,脉搏 96ｍｉｎ- 1 ,血压 1 5.4/1 0 .0ｋＰａ ,呼吸 2 3ｍｉｎ- 1 .神志不清 ,烦燥不安 ,剧咳不止 ,口唇发绀 ,咽部充血 ,呼吸音粗 ,未闻及干湿罗音 ,心界不大 ,心音纯 ,腹平软 ,肝不大 .手指呈鹰爪样搐溺 ,下肢无水肿 ,膝腱反射正…     

论企业员工频繁流动的原因及对策

当前企业员工过于频繁的流动已给许多企业造成很大损失。本文在分析企业员工频繁流动原因的基础上,从企业管理的角度提出了解决企业员工频繁流动的基本对策。     

一种改进的基于超网络的高维数据聚类算法

高维数据聚类问题是当前聚类分析研究的重点。笔者提出了一种改进的基于超网络的高维数据聚类算法。首先,将高维数据映射到一个大规模带权超网络中;其次,定义超网络中边的权重;再次,采用优化的超图划分方法划分带权超网络;最后实现高维数据聚类。这样有效过滤掉聚类中的噪声数据,避免了传统聚类方法在降维过程中产生的弊端。实验证明,该算法具有较理想的有效性和精确度。     

新闻事件多维频繁模式挖掘——基于多维属性索引树方法

提出一种基于多维属性索引树的新闻事件多维频繁模式挖掘方法。该方法首先根据新闻事件属性建立多维关系数据库,然后将属性集按其特性分成非内容属性集和内容属性集两部分,依据非内容属性集创建多维属性索引树,同时利用概念分层对索引树属性进行概念泛化,以解决数据稀疏问题;最后基于多维索引树挖掘新闻事件多维频繁模式。通过真实数据集上的实验,验证了方法的有效性和优越性。     

基于改进的Apriori算法的教学质量分析

提出一种改进的Apriori算法，分析教学效果与教师的性别、年龄、职称和学位等因素关联，为教学部门提供决策支持信息，更好地提高教学质量。