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71.
传统文本聚类方法只适合处理静态样本,且时间复杂度较高。针对该问题,提出一种基于簇相合性的文本增量聚类算法。采用基于词项语义相似度的文本表示模型,利用词项之间的语义信息,通过计算新增文本与已有簇之间的相合性实现对文本的增量聚类。增量处理完部分文本后,对其中错分可能性较大的文本重新指派类别,以进一步提高聚类性能。该算法可在对象数据不断增长或更新的情况下,避免大量重复计算,提高聚类性能。在20 Newsgroups数据集上进行实验,结果表明,与k-means算法和SHC算法相比,该算法可减少聚类时间,提高聚类性能。 相似文献
72.
在无线传感器网络现实应用中,感知数据普遍存在不确定性。由于不确定数据引入了概率维度,使得不确定数据查询种类更加丰富,同时也给查询处理带来困难。不确定数据Top-k查询是一个典型的不确定数据查询任务。考虑到无线传感器网络查询处理技术对查询响应时间和网络通信消耗的高要求,研究了面向层次聚簇结构的无线传感器网络不确定数据Top-k查询处理技术。通过分析不确定数据特点,基于x-tuple规则元组模型,采用簇内与簇间的两阶段数据查询处理机制,提出了基于Poisson分布的分布式不确定数据PT-Top k查询处理近似算法TPQP。通过实验,从总体通信消耗、与概率阈值p相关分析、与排序数k相关分析以及数据敏感度分析等方面,说明了TPQP算法在通信消耗、查询响应时间上的优越性。 相似文献
73.
在MIMD分布式存储环境下针对系数矩阵为带状或块三对角矩阵的线性方程组提出了含三参数交替方向迭代并行算法。通过引入三参数调整,并适当分裂系数矩阵得到新算法,给出了系数矩阵为若干特殊矩阵时算法的收敛条件。在HP rx2600集群系统上实现了算法,针对不同的算例将其与多分裂方法、BSOR方法和PEk内迭代方法进行了比较。并行计算结果表明,所提算法具有较高的加速比和并行效率,明显优于多分裂方法和PEk方法,能合理分配内存,从而有效节省计算时间。针对算例1,加速比和计算效率略优于BSOR方法;而算例2的结果明显优于PEk内迭代方法。 相似文献
74.
当传感器节点部署在开放的、无人照看、无物理保护的环境下,安全问题变得非常重要,即它们极易受到不同类型的恶意攻击.论文针对分层组织的无线传感器网络提出了一种安全的密钥管理方案,这种方案在一个簇中高效地分配密钥并更新预先部署的密钥以减轻对节点的有害攻击. 相似文献
75.
在线社交网络的UNI64采样方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在对社交网络采样方法进行研究时,常以拒绝-接受采样法得到的样本作为对照来评价其他采样方法的优劣.由于各种在线社交网络陆续将其用户ID系统由32位升级为64位,导致拒绝-接受采样法的采样命中率近乎为零.本文根据在线社交网络的特点,以新浪微博为例,对其用户ID分布情况进行分析,提出了一种改进的拒绝-接受采样法UNI64.该方法通过分析网络有效ID样本的分布情况,结合聚类的方法将整个样本空间划分为有效区间和无效区间,并使采样算法避开无效区间,仅在有效区间内生成待测样本,从而有效提高了拒绝-接受采样法在有效样本极为稀疏的样本空间内采样的命中率. 相似文献
76.
77.
创新集群管理信息化目前依然是一个较新的课题, 不同产业、不同区域都在摸索当中。本项目基于创新集群科研管理信息化的需求, 针对创新集群跨机构、跨区域、跨领域的特征, 利用先进的信息化技术和应用平台, 通过统一的门户管理平台, 在创新集群内部建立功能互补、交流合作、协同发展的综合管理生态系统, 有效集成、共享优势创新资源, 实现集群内部资源的灵活组合和调配, 不断促进跨所跨学科的交叉融合和协同发展, 提升创新集群的管理能力和综合竞争力。 相似文献
78.
为了实现虚拟企业群的协同生产调度, 提高企业群整体运作水平, 建立了基于多智能体的虚拟企业群制造企业生产调度模型, 分析了生产计划调度及信息交互作用。在企业协同层, 提出了基于多目标和价格协商的供应商选择过程, 确定了合作伙伴的初选过程方法, 企业层采用了基于EDD+SCR规则组合确定企业任务分配, 并为所有订单任务确定交货期, 各车间层则根据企业层的生产计划进行车间生产调度安排。最后, 运用Swarm仿真软件平台对案例进行仿真分析, 验证了提出的生产调度模式可以有效提高各企业的车间负载率, 并使车间负载率在短时间内达到稳定状态, 从而合理有效地利用企业资源。 相似文献
79.
李晓薇 《网络安全技术与应用》2014,(5):61-62
通过简述集群技术的应用与双机容错技术的基本原理与优势,依据实例研究在在双机集群环境下实现Oracle并行服务的方法,实现了软、硬件上的容错以及动态负载均衡等高可用功能. 相似文献
80.
数据挖掘常用聚类算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
信息社会的发展,使数据量以前所未有的速度在增长,因此从海量数据中获取有用的知识和信息就变得越来越重要。数据挖掘是一种综合多领域知识而形成的数据分析技术,能够从大量数据中获取有价值的知识并为决策提供支持。聚类分析算法是数据挖掘中的一个核心内容,也是目前研究的一个热点。该文首先讲述了基于划分的聚类算法、基于分层的聚类算法、基于密度的聚类算法和基于网格的聚类算法等常用的聚类分析算法,并分析了其特点;然后通过举例详细描述了最近邻聚类算法的操作过程。聚类算法的总结,对聚类的研究和发展具有积极意义。 相似文献