基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

基于报童模型的电子采购策略研究

随着企业间竞争的日益激烈，实现先进的供应链管理已成为企业生存的必备条件，而采购管理是降低成本、提高竞争优势的重要环节。论文利用单周期报童模型分析和比较了电子采购策略和传统采购策略的利益机制，量化了Internet在供应链采购管理中的作用，并以实例验证了所给模型和算法的有效性。     

城市土地集约利用潜力评价--以南京市为例

从南京市城市土地利用的现状分析人手，总结了南京城市土地利用的基本特征及存在问题；分析了南京市主城区土地利用具有的内在潜力，并就此提出了相应的建议和措施．指出在城市化进程中，土地利用应走集约化发展的道路，挖掘土地潜力，盘活国有存量土地，提高土地利用率．     

基于多实例的图书采购辅助决策模型

针对图书采购工作中待选图书受欢迎程度的预测问题，设计了一种基于多图书实例预测的方案，并给出了参照图书集模型的表示法，以及待选图书与参照图书集之间相似度的计算公式，在此基础上，提出了结合图书重要性和资金约束因素的图书采购多目标辅助决策模型。     

一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法

针对传统自组织聚类方法处理数据在多维空间中存在多样性和从基本或低层次概念上发现强关联规则中的不足，提出了一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法．该方法采用最大似然分类自组织特征网络（MAXNET）聚类过程，利用自下而上聚合层次聚类方法，对有畸变的二值化输入模式作最大似然分类．最后对一个销售电脑商场中，与任务相关的交易数据集进行了分析，描述了从低层次概念到高层次概念的相互关系．并用matlab仿真软件把该方法和传统方法进行比较，表明了该方法的有效性．     

凉山州马铃薯产业现状及发展对策浅析

本文对凉山州马铃薯产业现状、限制因素、潜力及优势等进行了分析,针对问题提出了发展马铃薯应采取的对策。     

基于复合主题演化模型的作者研究兴趣动态发现

以金融领域的科技文献作为实验数据,提出了一种新的用于动态挖掘领域相关的作者研究兴趣的复合主题演化模型。该模型能够获取作者在不同时间片下的主题概率分布以及主题下词汇概率分布,并充分考虑作者在合作作者文献中的排名对于其研究主题和主题变化的影响。通过金融领域的实证研究表明,该复合主题演化模型能够有效地揭示金融领域作者研究兴趣的动态变化。     

基于MapReduce的频繁模式挖掘算法的优化

分布式数据挖掘计算是大数据研究中非常重要的技术,现有的对频繁模式的分布式挖掘方法在处理大量数据集时仍然存在许多局限,如并行Apriori算法在多次扫描数据库过程中对I/O产生很大负担,并且有大量候选集产生.本文使用的FP-growth算法包括Fp-tree构建和频繁模式挖掘两个阶段.主要思想是在map阶段构建FP-tree之前,根据步长值及项目元素编码对FP-tree节点合并,并在shuffle阶段依据平衡算法划分给不同的reducer.平衡算法用来均衡工作负载.利用该算法来降低数据分配的随机性,避免数据挖掘阶段由于数据划分不均衡导致部分reducer开销过大的缺点.实验结果表明:与现有方法相比,在较大数据集情况下改进后的算法具有更好地运算效率和可伸缩性.     

基于期权采购的政企联合储备应急物资模型

政企联合储备应急物资能够有效地改善政府单独储备物资所面临的储备过量或不足的困境,而通过市场化的契约机制实现政企联合储备可以克服行政强制手段带来的弊端.基于此,本文建立了基于期权采购的政企联合储备应急物资模型,通过推导获得政企双方的最优决策后,给出了企业参与联合储备的条件,以及在不同的现货市场条件下,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式能够提高物资总储备量且降低政府库存水平时契约参数的取值范围.在此基础上,本文给出了供应链达到协调以及政企双方实现合作共赢时的条件.最后,本文通过数值模拟对上述结论进行了验证,并进一步研究物资需求量不确定性对两种储备模式的影响,结果表明随着需求量不确定性的增加,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式的优势越发明显.     

基于过程挖掘的临床路径Petri网建模

提出基于统计α算法的临床路径Petri网模型,将Petri网和基于统计α算法的过程挖掘算法集成,从事件日志中挖掘重要信息,获得完善的诊疗流程,并在此基础上建立Petri网模型,有效实现诊疗流程的优化和改进.通过仿真数据试验,验证了本文提出的统计α算法相较于经典α算法在准确度和运行时间上有着较大的优势.并将模型运用到临床路径真实数据上,证明了模型的有效性和准确性.