GSM双频网优化方法探讨

随着移动市场的高速发展，通信容量问题已迫在眉睫。在GSM900频谱资源严重不足的情况下，双频网技术已被确定为分流话务、提高系统容量的切实可行的方案。本文介绍了双频网优化方法，以及通过对无线参数设置目的、双频网空闲状态下的参数设置策略、小区重选算法以及通话状态下的参数设置策略的介绍来阐述如何做好双频网络的无线参数设置和话务控制。     

基于有向图的关联规则算法

提出了一种基于有向图的关联规则挖掘算法，采用了垂直二进制位图映射数据库，根据垂直二进制位图来生成有向图，将频繁项的二进制位串作为有向图的权值，通过分析有向图生成最大频繁项集，并给出了最大频繁项集挖掘算法的优势。     

蓝牙网络接入点切换算法研究

蓝牙网络接入点切换问题的研究对解决蓝牙移动性有很重要的现实意义.文章提出了一种频繁路径选择算法,接入点实时检测同移动点间链路,根据接收功率强度和前一段时间从当前位置切换到相邻接点的概率,确定最佳候选接入点集,当从当前接入点AP接收到的功率下降到一个阈值时,移动主机MH开始切换.这种算法能够减少不必要的切换,降低链路负荷,而且切换时间较短.     

一种基于划分的带项目约束的频繁项集挖掘算法

为提高关联规则挖掘算法的效率及其对大型数据集的适应性,提出了基于划分的带项目约束的频繁项集挖掘算法Partition CHS Miner。算法按照约束条件裁减数据集,并采用基于约束的超结构CHS(con-straint-based hyper-structure)存储数据。对大型数据集,先将其划分为多个不相交的数据子集,使子集的大小适合主存,然后在子集上采用基于超结构的带项目约束的挖掘算法挖掘出局部频繁项集,最后合并所有子集中的频繁项集形成全局的带约束的候选项集,计算出全局频繁项集。实验证明了算法的有效性。     

一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.     

挖掘Web日志中连续可重复频繁访问路径的新算法

提出了一种从Web日志中快速挖掘连续可重复频繁访问路径的新算法ICAP.该算法通过构造以频繁项目p为根的SAP树,能一次挖掘出所有以p为前缀的连续可重复频繁访问路径.最后通过实验验证了算法的正确性和有效性.     

基于多剪枝格的频繁项集表示与挖掘

文章在研究基于剪枝概念格的频繁项集表示的基础上,提出了基于多剪枝概念格模型的频繁项集表示与挖掘方法。该方法在多剪枝格基础上进行导出频繁项集的合并,进而获得全局频繁项集,有效地降低了频繁项集表示的规模;理论分析和实验结果表明,该方法能获得满足用户要求的近似所有全局频繁项集。     

基于PSO的加权关联规则挖掘算法

简要描述了加权关联规则问题及离散粒子群优化算法,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的加权关联规则挖掘算法(PSO-WMAR).实验证明,本算法运行时间更省,产生的规则数更少且更有效.该算法具有以下特点:1)把关联规则挖掘的两个阶段结合在一起,无须先挖掘出全部频繁项目集然后再提取规则;2)只需要扫描一次数据库;3)把兴趣度引入适合度函数之中,挖掘出的规则数量更少、更有效;4)求加权频繁项目集无须查找所有候选加权频繁项目集,或者求频繁项目集的高序子集或非频繁项目集的低序超集.     

FP-growth算法的一种改进

频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面，频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点，传统Apriori及其改进算法，要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集，针对Apriori算法的缺陷，Han JW(韩家炜)提出FP-growth算法，该算法仅须扫描数据库两遍且无须生成候选项目集，避免了产生“知识的组合爆炸”，提高了频繁项目集的挖掘效率，但FP-growth算法是通过逐步生成条件模式基和条件频繁模式树来挖掘频繁项目集，因而影响了频繁项目集的挖掘效率，为此，在引入F-矩阵概念之后，提出了FP-growth的一种改进算法—IFP-growth，并对改进算法的性能进行了测试，实验结果表明，IFP-growth算法优于FP-growth。     

渐进式序列模式挖掘算法IMSP分析

序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一。基于记录频繁集各元素的Ctid表的基础上，有研究者提出一种渐进式序列模式挖掘算法IMSP，目的是支持度保持不变，而数据库变化不大时，如何利用前次的结果和中间结果，以加速本次挖掘过程。笔者深入分析了算法IMSP结构，指出该算法在时间复杂度，挖掘规则的完备性上的不足，同时也指出利用该算法所可能得到的错误结果。