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面向知识与信息管理的领域本体自动构建算法 被引量：10
1
作者 侯鑫 张旭堂 +2 位作者 金天国 彭高亮 刘文剑 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期159-170,共12页
针对已有领域本体构建算法的不足,提出了一种基于图的面向知识与信息管理的领域本体自动构建算法,包括概念抽取和关系提取。将领域文本文档映射为文档概念图,采用基于图上随机游走的词汇加权算法从全局和局部两方面衡量词汇的重要性,利... 针对已有领域本体构建算法的不足,提出了一种基于图的面向知识与信息管理的领域本体自动构建算法,包括概念抽取和关系提取。将领域文本文档映射为文档概念图,采用基于图上随机游走的词汇加权算法从全局和局部两方面衡量词汇的重要性,利用图顶点聚类算法对词汇进行分类以产生候选概念。提出了基于约束条件下频繁信息子图挖掘的概念间任意关系提取算法,并引入信息函数对子图的信息量进行评价,得到的领域概念和概念间的关系通过本体评价进行评估后,采用OWL-DL描述为领域本体。通过实验验证了本算法的有效性。 展开更多
关键词 领域本体 自动构建 知识管理 信息管理 文档概念图 频繁子图挖掘 信息子图 算法
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三维CAD模型公共可重用局部结构自动提取 被引量：9
2
作者 张开兴 张树生 白晓亮 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1512-1519,共8页
为了更好地实现CAD模型的重用,提出一种面向CAD模型的自动识别和提取公共可重用局部结构算法.首先将CAD模型用属性化特征邻接图来表示;将公共可重用局部结构的提取转化成频繁子图挖掘问题来解决,通过候选产生、候选剪枝、频繁度计数及... 为了更好地实现CAD模型的重用,提出一种面向CAD模型的自动识别和提取公共可重用局部结构算法.首先将CAD模型用属性化特征邻接图来表示;将公共可重用局部结构的提取转化成频繁子图挖掘问题来解决,通过候选产生、候选剪枝、频繁度计数及后处理等步骤来实现可重用局部结构的提取.实验结果表明,该算法可以实现隐含在外形完全不同的CAD模型中的、不易被发现的局部结构的提取,由于在提取的过程中运用了多种优化算法,因此算法的效率可满足工程应用中的需求. 展开更多
关键词 可重用 局部结构 属性化特征邻接图 频繁子图挖掘
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Apriori算法用于频繁子图挖掘的改进方法 被引量：4
3
作者 陈立宁 罗可 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期113-117,共5页
AGM算法最早将Apriori思想应用到频繁子图挖掘中。AGM算法结构简单,以递归统计为基础,但面临庞大的图数据集时,由于存在子图同构的问题,在生成候选子图时容易产生很多冗余子图,使计算时间开销很大。基于AGM算法,针对候选子图生成这一环... AGM算法最早将Apriori思想应用到频繁子图挖掘中。AGM算法结构简单,以递归统计为基础,但面临庞大的图数据集时,由于存在子图同构的问题,在生成候选子图时容易产生很多冗余子图,使计算时间开销很大。基于AGM算法,针对候选子图生成这一环节对原算法进行改进,减少了冗余子图的生成,使改进后的算法在计算时间上具有高效性;测试了在不同最小支持度情况下改进方法的时间开销。实验结果表明改进算法比原算法缩短了计算时间,提高了频繁子图的挖掘效率。 展开更多
关键词 频繁子图挖掘 AGM算法 子图同构
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基于数据流频繁子图挖掘的可疑金融交易动态识别 被引量：4
4
作者 张成虎 尹为 《系统工程》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第7期1-7,共7页
目前,我国基于交易上报制度和静态数据挖掘的可疑金融交易识别方法存在着监测覆盖面窄、识别时效性差两大瓶颈问题。一种可行的改进是在现有方法中引入对可疑金融交易的动态识别,其中需解决的关键问题是如何及时有效地从大规模动态数据... 目前,我国基于交易上报制度和静态数据挖掘的可疑金融交易识别方法存在着监测覆盖面窄、识别时效性差两大瓶颈问题。一种可行的改进是在现有方法中引入对可疑金融交易的动态识别,其中需解决的关键问题是如何及时有效地从大规模动态数据集中发现相应的可疑交易特征。设计一种基于数据流频繁子图挖掘的可疑关联特征动态识别算法,并用实验证明该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 数据流 频繁子图挖掘 可疑金融交易 反洗钱
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一种基于局部重构树的改进频繁子图挖掘算法
5
作者 蒋廷耀 廖强 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2011年第6期864-867,共4页
针对SFP算法在其构造频繁模式树时需扫描数据库两次,算法效率较低的问题,首先提出了一种局部重构树结构OFP,该结构在构造频繁模式时只需要扫描一次数据库即可获取所需信息,同时采用了基于Hash表的辅助存储结构来改进唯一标号图,节省了... 针对SFP算法在其构造频繁模式树时需扫描数据库两次,算法效率较低的问题,首先提出了一种局部重构树结构OFP,该结构在构造频繁模式时只需要扫描一次数据库即可获取所需信息,同时采用了基于Hash表的辅助存储结构来改进唯一标号图,节省了子图重构时间。然后基于OFP树结构,提出了一种改进的高效频繁模式挖掘算法OSFP。实验结果表明,OSFP算法在内存占用和执行时间上均优于SFP算法。 展开更多
关键词 频繁子图 图挖掘 HASH表 FP—tree
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一种改进的频繁子图挖掘算法
6
作者 李亮 陈莉 +2 位作者 李华 王珊珊 张敏超 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期161-165,共5页
在大量的图数据集合中实现目标图的精确匹配是一项相当耗时的任务,为了提高检索效率,频繁子图挖掘逐渐受到广泛的研究。使用频繁子图挖掘可以去除那些与目标图极不相似的图,这样就减小了图的数据集合,从而使目标图检索变得更为快速。FFS... 在大量的图数据集合中实现目标图的精确匹配是一项相当耗时的任务,为了提高检索效率,频繁子图挖掘逐渐受到广泛的研究。使用频繁子图挖掘可以去除那些与目标图极不相似的图,这样就减小了图的数据集合,从而使目标图检索变得更为快速。FFSM算法虽是一种较为有效的频繁子图挖掘算法,但在应用中存在占用大量存储空间的缺点。本文基于FFSM算法在数据预处理的基础上,将Recomputed Embedding技术整合于FFSM算法,利用改进后的算法建立索引分类。最后将新算法应用于化学虚拟合成系统的数据处理上,实验结果证明相对于FFSM算法其获得目标化合物的速度得到了显著提高。 展开更多
关键词 频繁子图挖掘 Recomputed Embedding技术 FFSM算法 预处理
原文传递
基于最大频繁子图挖掘的动态污点分析方法 被引量：4
7
作者 郭方方 王欣悦 +5 位作者 王慧强 吕宏武 胡义兵 吴芳 冯光升 赵倩 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期631-638,共8页
目前,传统面向恶意代码识别的动态污点分析方法广泛存在行为依赖图数量巨大、匹配时间消耗长的问题.提出一种动态污点分析方法——基于最大频繁子图挖掘的动态污点分析方法.该方法从恶意代码家族行为依赖图挖掘出代表家族显著共性特征... 目前,传统面向恶意代码识别的动态污点分析方法广泛存在行为依赖图数量巨大、匹配时间消耗长的问题.提出一种动态污点分析方法——基于最大频繁子图挖掘的动态污点分析方法.该方法从恶意代码家族行为依赖图挖掘出代表家族显著共性特征的最大频繁子图,被挖掘出的最大频繁子图即为某类恶意代码家族以及该家族所有变种之间最为突出的共有特征,使用挖掘出的最大频繁子图与被测行为依赖图进行比较匹配即可.既能够保证原有恶意代码特征无丢失又削减了行为依赖图数量,并在此基础上进一步提升了识别效率.经实验分析,提出的这种新的动态污点分析方法相比于传统方法,当最小支持度为0.045时,行为依赖图数量减少了82%,识别效率提高了81.7%,准确率达到了92.15%. 展开更多
关键词 恶意代码识别 恶意代码家族 动态污点分析 行为依赖图 最大频繁子图挖掘
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