求一个包含点集所有点的最小圆的算法

提出一种算法,以解决求一个最小圆包含给定点集所有点的问题.证明了这种算法的时间复杂性为O(|lg(d/R)|*n),其中R是所求的最小圆的半径,d为点集中不在圆周上但距圆周最近的点到圆周的距离.     

基于Purpose的隐私数据访问控制模型

随着各行业对隐私数据访问指导规范的颁布,如HIPAA、OECD,隐私数据的访问控制逐渐成为隐私数据管理领域的一个研究热点。关系数据库中基于角色和视图的访问控制机制实现了对用户访问权限的控制,但是不能解决面向隐私的访问控制问题。隐私数据描述的关键元素是具有层次结构的data purpose,而已有的基于data purpose的访问控制模型具有隐私策略冗余和没有考虑返回结果最大化的缺点。提出了一种新的基于purpose的隐私数据访问控制机制(R-PAACEE),通过对data purpose的概念分层,用二元组数据结构描述data purpose的层次数据模式,减少了隐私策略冗余,进而提出分离隐私与非隐私属性的查询重写算法,实现了查询返回结果的最大化。实验结果表明,针对隐私数据的查询访问,已加载R-PAACEE的数据库管理系统能够获得较好的查询效率。     

一种基于MDL的日志序列模式挖掘算法

日志数据是互联网系统产生的过程性事件记录数据,从日志数据中挖掘出高质量序列模式可帮助工程师高效开展系统运维工作。针对传统模式挖掘算法结果冗余的问题,提出一种从时序日志序列中挖掘序列模式（DTS）的算法。DTS采用启发式思路挖掘能充分代表原序列中事件关系和时序规律的模式集合,并将最小描述长度准则应用于模式挖掘,设计一种考虑事件关系和时序关系的编码方案,以解决模式规模爆炸问题。在真实日志数据集上的实验结果表明,与SQS、CSC与ISM等序列模式挖掘算法相比,该算法能高效挖掘出含义丰富且冗余度低的序列模式。     

GCPR:一种在MapReduce平台上基于图划分的PageRank加速方法

随着应用的扩展,大规模图数据不断涌现,如何对拥有大量结点的图进行分析成为研究者关注的焦点问题之一.结点的海量性与分析的复杂性使得图分析任务需要借助MapReduce平台多机并行完成.在该平台上,现有的PageRank算法每轮迭代都须扫描、传输所有网页的完整状态,I/O和网络传输的开销严重影响了计算效率.为此,本文提出一种在MapReduce平台上基于图划分的PageRank加速方法:GCPR(Graph-clustering PageRank).GCPR利用图划分、数据两层压缩技术在MapReduce平台上进行PageRank迭代计算,不仅减少了Map到Reduce中间阶段I/O和网络传输的开销(MapReduce运算的主要瓶颈之一),而且平衡了计算资源.实验证明GCPR能极大提升MapReduce平台上的PageRank计算效率.     

基于抽样的概念层次挖掘算法

本文通过对数据挖掘的几种传统属性归纳算法的分析,发现它们存在以下不足：（1）不能处理不平衡的概念层次;（2）没有考虑实际数据分布对最后的泛化规则的影响。因此,本文提出了基于抽样的概念层次挖掘算法,它先采用抽样方法,对概念层次进行初步调整,然后扫描整个数据文件,利用扫描信息再次调整概念层次,最后通过统计调整后的概念层次的叶子信息就可以得到泛化规则。本算法不仅克服了传统算法的不足,而且具有最优的时间复杂度O（n)和空间复杂度O(c)。     

基于动态子空间距离的图像聚类

聚类分析作为一种重要的非指导学习方法,在多媒体数据管理中得到越来越多的应用,如对图像进行聚类预处理,有助于发现图像之间的语义相似性、减少检索代价等.但是,由于图像语义与视觉特征之间的差异,使得图像聚类的效果还有待进一步提高.聚类分析中,图像通常用高维特征向量表示,显然,在描述图像的相似性方面,各个维所代表的视觉特征的重要性是不一样的,甚至彼此矛盾.传统方法通过权重调整或降维并不能很好地解决上述问题.提出一种新的动态子空间距离计算公式(DSDF),根据任意两幅图像之间关联比较密切的维度,计算出图像之间的相似子空间距离,并利用Clarans聚类算法进行图像子空间聚类.实验表明,该方法在图像聚类效果上明显优于传统聚类方法.     

基于个人隐私约束的k-匿名模型

传统的数据发布隐私保护研究假设数据发布者持有的电子化数据是原始的、未经过处理的数据.k-匿名模型提出之后,许多匿名化模型主要针对敏感属性提出了各种约束.然而,隐私保护中另一个重要原则是个人的隐私自治.实际应用场景中,个人有选择和决定隐私约束的权利.用户所提供的数据很可能是不完整的或预先经过处理的.围绕非敏感属性上的约束条件定义了一种新颖的匿名化模型:基于个人隐私约束的k-匿名;并设计了一种自上而下的启发式匿名化算法.实验表明,该算法能很好地处理基于个人隐私约束的k-匿名问题,并具有较少的信息损失.     

基于时间窗口聚类的时序数据索引压缩

子序列匹配是时间序列挖掘的经典课题,旨在发现大型数据集中的相似数据序列.很多文献关注固定时间段的序列的查询.但对于多种不同时间段的查询的问题仍然未解决好.基于时间段的查询含义是有时间窗口限制的查询.为了满足多时间段上的查询,简单地为每个时间段的子序列构建索引既耗时又耗存储空间.从目前的文献来看,已有的索引无法满足具有不...     

有监督时间序列分割与状态识别算法

时间序列分割与状态识别是一项重要的时间序列挖掘任务,可用于识别被监测对象的运行状态,然而目前多数无监督时间序列分割算法得到的结果无法满足用户的状态识别期望。为实现符合用户意图的时间序列分割,提出一种有监督的时间序列分割算法。构造特征集合并自动训练特征概率模型参数,以此构建特征高斯概率分布模型进行相关序列的特征设计,同时利用匹配损失计算和改进的贪心策略设定特征权重约束,通过增加分割位置约束条件及增量计算2种优化方式提高分割效率。在多个真实数据集上的实验结果表明,与pHMM和AutoPlait算法相比,该算法可以全面表达状态类别,对时间序列进行更精准的分割。     

科研离心机的形态仿生方法研究

以科研离心机越来越广泛的运用为启示,分析了科研离心机外观设计现状,探讨了其使用形态仿生设计方法的迫切需求。在形态仿生学理论的指引下,结合实际案例阐述了科研离心机的仿生形态构建过程,总结了科研离心机的形态仿生设计方法,并通过最终设计效果的呈现证实了这一方法的有效性,以此促进科研离心机的外观设计发展。