河北省自然科学基金(F2012209019)
- 作品数：6 被引量：39H指数：3
- 相关作者：张春英陈晓张准李建晶郭景峰更多>>
- 相关机构：河北联合大学燕山大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省应用基础研究计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的自顶向下挖掘最大频繁子图的算法被引量：3
- 2013年
- 传统挖掘频繁子图的方法,不论是基于Aprior的还是基于FP-增长的,均采用自底向上的挖掘方法,该方法需要多次迭代和判断子图同构,大大降低了算法的效率。为解决传统频繁子图挖掘方法中存在的问题,提出一种新的基于自顶向下的挖掘最大频繁子图的算法。首先定义标号图的属性信息,并基于标号图属性信息定义进而提出判断图同构的必要条件,从而减少同构的判断次数,提高算法的效率;其次,在挖掘过程中利用图的对称性质标识对称的顶点,从而减少不必要的删除操作及冗余图的存储;最后,实验证明,该算法优于现有最大频繁子图挖掘算法,且不丢失任何模式和有用信息。
- 陈晓刘凤春李建晶张准
- 关键词：自顶向下图同构对称性树结构
- 集对社会网络α关系社区及动态挖掘算法被引量：13
- 2013年
- 针对Web社会网络中存在确定-不确定关系,提出一种给定阈值的α关系社区概念,该社区是用集对分析方法构建的集对社会网络,并且其中任意结点之间关系强度大于给定阈值α;根据Web社会网络的动态性,分别设计静态和动态α关系社区的挖掘算法;通过收集DBLP数据集,对其进行抽取、分类、社区挖掘、关系分析等实验,验证了算法的高效性,证明了α关系社区的挖掘更能体现社区存在的动态性,可进一步对其潜在关系社区进行挖掘.
- 张春英郭景峰
- 不确定属性图的子图同构及其判定算法
- 2013年
- 在分析了复杂网络(社会网络)结构的基础上,针对不确定属性图的特征,首先定义了不确定属性图的期望子图同构;由于其只用一个阈值作为限制条件,虽然方法简单,但计算量大,故接着给出了不确定属性图的α-β子图同构的定义,并对其语义进行了解释说明;第三,设计并实现了子图同构算法;最后,通过实验证明α-β子图同构优于期望子图同构,同时分析了不同阈值情况下α-β子图同构的变化规律。α-β子图同构算法的研究为不确定属性图的子图查询和社区挖掘工作奠定了基础。
- 张春英张雪
- Web社会网络的粗糙属性图模型及应用被引量：2
- 2014年
- 针对Web环境下的社会网络具有信息粗糙性的特征,即Web数据中有大量垃圾内容和垃圾链接,同时很多信息是不完整的、缺失的,且信息有重复现象存在等,在已提出的属性图模型基础上,结合粗糙集理论解决不完备信息的优势,首先提出粗糙顶点属性图和粗糙边属性图,进而给出粗糙属性图的概念,以对Web社会网络结构进行分析,使其能够描述复杂Web社会网络中的不完整信息以及动态变化的链接。其次对粗糙属性图的粗糙特性进行分析,给出粗糙顶点精度、粗糙边精度和粗糙图精度等概念,得出粗糙属性图的精度与顶点和边集属性划分程度有关的结论,即人们对图的认知程度与图的精度密切相关。最后,在中国知网上通过对论文作者进行查询得到粗糙图,并通过不断添加顶点属性,将图顶点划分得越来越精细,挖掘出要查询的作者合作关系图,从而说明粗糙属性图在社会网络分析中符合人们的认知过程。
- 张春英郭景峰
- 基于加权约束的决策树方法在贫困生认定中的应用研究被引量：14
- 2014年
- 当前,贫困生认定体系薄弱、不规范,如何认定贫困生已经成为国内高校及社会关注的热点问题。为完善贫困生认定体系,将数据挖掘技术引入到贫困生认定工作中,提出基于加权约束的决策树认定方法。该方法首先确定源数据——高校多个部门管理系统中的数据。其次,对数据进行分析处理确定贫困生认定指标属性,并对属性进行量化处理。最后,基于加权约束的决策树方法建立贫困生认定决策树。实践证明,该方法提高了贫困生认定效率,保证了贫困生认定工作的公平、公正性,并为决策提供了重要依据。
- 陈晓王树宝李建晶张准
- 关键词：贫困生认定数据挖掘数据预处理公正性
- 改进数据挖掘算法在入侵检测系统中的应用被引量：7
- 2013年
- 针对已有检测机制存在的对于未知攻击行为无能为力、漏报率较高、检测效率低以及缺少规则库自动扩充机制等问题,结合数据挖掘技术的相关知识,设计了基于数据挖掘的改进网络入侵检测系统模型。模型中选取聚类分析K-means算法和关联规则挖掘Apriori算法,并对其进行改进。用改进的K-means算法实现正常行为类及数据分离模块,用改进Apriori算法实现规则库的自动扩充功能,并通过实验验证了两个算法的功能。
- 赵艳君魏明军
- 关键词：数据挖掘入侵检测K-MEANS算法APRIORI算法
