基于重复热点数据的CF广播结构改进算法*

针对现有广播结构构建中对数据访问概率倾斜度考虑不足的问题,在CF索引树的基础上提出了一种基于数据倾斜度的广播构建算法。该算法充分考虑热点数据的请求,根据数据在CF索引树中所处位置的不同,在一个广播周期内重复广播热点数据及其对应的索引节点,尽量减少移动用户的访问时间。最后通过实验验证了改进后广播结构的有效性。     

基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法*

针对现有基于支持向量数据描述(SVDD)的多类分类算法未能充分利用重叠区域样本分布信息等问题,提出了一种基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法DM-SVDD。该算法首先由SVDD确定包围每类数据的最小超球,然后计算位于最小超球重叠区域中每个样本在其同类样本间的相对密度,最后以各类样本相对密度的均值为标准,对重叠区域内的待测样本进行分类。实验结果表明,算法DM-SVDD是可行有效的。