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张贸翔-Graph ClassesA Survey

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数据挖掘导论第4课数据分类和预测

数据挖掘导论第4课数据分类和预测

II.
Issues Regarding Classification and Prediction (1): Data Preparation
Data cleaning Preprocess data in order to reduce noise and handle missing values Relevance analysis (feature selection) Remove the irrelevant or redundant attributes Data transformation Generalize and/or normalize data
I.
Classification vs. Prediction
Classification predicts categorical class labels (discrete or nominal) classifies data (constructs a model) based on the training set and the values (class labels) in a classifying attribute and uses it in classifying new data Prediction models continuous-valued functions, i.e., predicts unknown or missing values Typical applications Credit approval Target marketing Medical diagnosis Fraud detection
Issues regarding classification and prediction (2): Evaluating classification methods

基于深度学习的内容推荐算法研究综述

基于深度学习的内容推荐算法研究综述

协同过滤推荐可以分为基于近邻和基于模型的推荐
方 法 ，是 利 用 用 户 物 品 交 互 数 据（比 如 评 分 数 据）实
现 推 荐（预 测）的 推 荐 方 法 ；混 合 推 荐 是 通 过 组 合 不
同的模型弥补模型之间的缺点来提高整个系统推荐
性 能 的 一 种 方 法［16］。 本 节 主 要 从 推 荐 的 算 法 思 路 、
0 概述
信息网络的迅速发展使得数据规模呈现爆发式
增 长 ，各 种 应 用 软 件（如 电 子 商 务 平 台 等）对 数 据 的 依 赖 性 越 来 越 强［1］。 但 是 ，数 据 的 增 量 超 过 了 平 台 或 系 统 的 承 受 范 围 ，这 种 现 象 被 称 为“ 信 息 过 载 ”问
近 年 来 ，应 用 软 件 的 数 量 呈 现 爆 发 式 增 长 ，滋 生 了越来越多的多源异构数据。这些数据来源多样、 结 构 复 杂 ，传 统 机 器 学 习 方 法 无 法 有 效 地 提 取 其 中 的 表 征 。 面 临 数 据 带 来 的 一 系 列 问 题 ，深 度 学 习 对 多源异构数据表征的充分学习获得了广泛的关注， 迅速成为研究热点之一。深度学习作为前沿技术， 泛指端到端的非线性可微模型。其优势主要体现在 非 线 性 转 换 、深 层 特 征 学 习 、高 弹 性 及 可 用 性 等 3 个 方 面 。 在 学 术 研 究 层 面 ，深 度 学 习 的 快 速 发 展 激 发 了 学 者 对 推 荐 领 域 学 术 研 究 的 兴 趣 ，逐 渐 出 现 了 Wide&Deep［9］、CDL［10］、AutoRec［11］等 经 典 的 深 度 推 荐 模 型 。 在 工 业 应 用 层 面 ，基 于 深 度 学 习 应 用 的 推 荐 算 法 不 断 改 进 与 创 新［12-14］，为 各 领 域 的 产 品 提 供 商业化服务。

数据挖掘中分类算法分析与量化研究.

数据挖掘中分类算法分析与量化研究.

数据挖掘中分类算法分析与量化研究作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期：张原，高向阳， Zhang Yuan， Gao Xiangyang 西北工业大学自动化学院,陕西,西安,710072 西北工业大学学报 JOURNAL OF NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY 2008,26(6 参考文献(8条 1.Han Jiawei;Micheline Kamber Data Mining:Concepts and Techniques 2006 2.林士敏;田凤占贝叶斯网络的建造及其在数据采掘中的应用[期刊论文]-清华大学学报 2001(01 3.Li Jianmin;Zhang Bo;Lin Fuzong An Improvement Algorithm tO Sequential Minimal Optimization[期刊论文]-Journal of Software 2003(05 4.Sousa T;Silva A;Neves A A Particle Swarm Data Miner 2003 5.Mark A Hall;Geoffrey Holmes Benchmarking Attribute Selection Techniques for Discrete Class Data Mining[外文期刊] 2003(03 6.Keerthi S;Gilbert E Convergence of a Generalized SMO Algorithm for SVM Classifier Design[外文期刊] 2002(1/3 7.Chapelle O;Vapnik N V Model Selection for Support Vector Machines 2000(12 8.Fayyad,U M;Piatetsky Shapiro G;Smyth P From Data Mining to Knowledge Discovery:an Overview 1996 本文读者也读过(9条 1. 张宾.贺昌政.ZHANG Bin.HE Chang-zheng 自组织数据挖掘方法研究综述[期刊论文]-哈尔滨工业大学学报2006,38(10 2. 陈平.乔秀全.刘臻.田小萍.CHEN Ping.QIAO Xiu-quan.LIU Zhen.TIAN Xiao-ping 数据挖掘网格中决策树并行算法设计及性能分析[期刊论文]-北京邮电大学学报2009,32(z1 3. 魏伟杰.张斌.王波.张明卫.WEI Wei-jie.ZHANG Bin.WANG Bo.ZHANG Ming-wei 一种用于数据挖掘算法的数据生成方法[期刊论文]-东北大学学报（自然科学版）2008,29(3 4. 孙宇航.孙应飞.SUN Yu-hang.SUN Ying-fei 基于网络日志的数据挖掘预处理改进方法[期刊论文]-系统工程与电子技术2009,31(12 5. 王冠.司建辉.杨昌锋.WANG Guan.SI Jian-hui.YANG Chang-feng 数据挖掘系统研究[期刊论文]-北京工业大学学报2005,31(4 6. 姜园.张朝阳.仇佩亮.周东方.JIANG Yuan.Zhang Zhao-yang.QIU Pei-liang.ZHOU Dong-fang 用于数据挖掘的聚类算法[期刊论文]-电子与信息学报2005,27(4 7. 沈超.黄卫东.SHEN Chao.HUANG Wei-dong 数据挖掘在垃圾短信过滤中的应用[期刊论文]-电子科技大学学报 2009,38(z1 8. 刘红岩.陈剑.陈国青数据挖掘中的数据分类算法综述[期刊论文]-清华大学学报(自然科学版2002,42(6 9. 陈英.徐罡.顾国昌.CHEN Ying.XU Gang.GU Guo-Chang 一种本体和上下文知识集成化的数据挖掘方法[期刊论文 ]-软件学报2007,18(10 本文链接：/Periodical_xbgydxxb200806012.aspx。

《2024年向量优化问题的广义E-严有效解及其标量化》范文

《2024年向量优化问题的广义E-严有效解及其标量化》范文

《向量优化问题的广义E-严有效解及其标量化》篇一一、引言向量优化问题作为数学规划领域的重要分支，广泛应用于多个领域如经济学、决策分析等。

传统的有效解和弱有效解等概念在解决某些问题时存在局限性，因此，研究更为广泛适用的解概念成为了一个重要课题。

本文将探讨向量优化问题的广义E-严有效解及其标量化方法，以期为相关领域的研究提供新的思路和方法。

二、问题描述与背景向量优化问题通常涉及多个目标函数的优化，旨在寻找同时满足多个约束条件的解。

在传统的向量优化问题中，有效解和弱有效解是常用的解概念。

然而，在面对更为复杂和多维的优化问题时，这些解概念可能无法充分描述问题的全部特征。

因此，本文引入了广义E-严有效解的概念，以更好地处理这类问题。

三、广义E-严有效解的定义与性质1. 定义：广义E-严有效解是指在给定的约束条件下，目标向量在某个特定的度量下达到最优的解。

它能够更全面地描述向量优化问题的特征，弥补了传统有效解和弱有效解的不足。

2. 性质：广义E-严有效解具有一些重要的性质，如稳定性、可比较性等。

这些性质使得该解概念在处理向量优化问题时更为实用和灵活。

四、标量化方法针对向量优化问题，标量化方法是一种重要的求解手段。

通过将多目标问题转化为单目标问题，可以简化问题的求解过程。

本文提出了一种基于广义E-严有效解的标量化方法，该方法通过引入适当的标量函数，将多目标问题转化为单目标优化问题，从而便于求解。

五、算法设计与实现1. 算法设计：根据广义E-严有效解的定义和性质，设计了一种迭代算法。

该算法通过不断调整目标函数的权重和约束条件，逐步逼近最优解。

2. 算法实现：在算法实现过程中，需要解决一些关键问题，如权重的选择、约束条件的处理等。

本文提出了一种基于梯度下降法的权重调整策略和基于拉格朗日乘子的约束处理方法，以提高算法的求解效率和准确性。

六、实验与分析为了验证本文提出的广义E-严有效解及其标量化方法的有效性，进行了多组实验。

【计算机应用】_快速搜索_期刊发文热词逐年推荐_20140727

【计算机应用】_快速搜索_期刊发文热词逐年推荐_20140727

推荐指数 5 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 51 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106

基于时间序列和任务调度的Web数据聚类算法

基于时间序列和任务调度的Web数据聚类算法

基于时间序列和任务调度的Web数据聚类算法王向华;陈特放;张必明;颜剑【摘要】为了实现Web服务请求数据的快速聚类,并提高聚类的准确率,提出一种基于增量式时间序列和任务调度的Web数据聚类算法,该算法进行了Web数据在时间序列上的聚类定义,并采用增量式时间序列聚类方法,通过数据压缩的形式降低Web数据的复杂性,进行基于服务时间相似性的时间序列数据聚类.针对Web集群服务的最佳服务任务调度问题,通过以服务器执行能力为标准来分配服务任务.实验仿真结果表明,相比基于网格的高维数据层次聚类算法和基于增量学习的多目标模糊聚类算法,提出的算法在聚类时间、聚类精度、服务执行成功率上均获得了更好的效果.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)009【总页数】5页(P159-163)【关键词】Web数据聚类;时间序列;任务调度【作者】王向华;陈特放;张必明;颜剑【作者单位】中南大学交通运输工程学院,长沙410013;中南大学交通运输工程学院,长沙410013;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410013;中南大学交通运输工程学院,长沙410013【正文语种】中文【中图分类】TP301WANG Xianghua，CHEN Tefang，ZHANG Biming，et al.Computer Engineering and Applications，2016，52（9）：159-163.随着互联网技术的发展，Web服务数量的增长速度不断加快，对于越来越多的Web服务请求，如何保障用户所需要的响应速度以及查询准确度来说是个巨大的挑战［1-2］。

为了解决这一问题，通常采用数据挖掘的方法来处理大规模的Web服务请求数据，从而有效缓解Web服务数量增长所带来的压力［3］。

聚类算法是数据挖掘领域的一个重要研究内容，通过多个作为聚类中心的数据样本与其他数据样本之间的相似性程度，使数据样本向聚类中心靠拢，从而形成多个簇结构［4］。

非本原有向图的最大广义指数及极图刻画

非本原有向图的最大广义指数及极图刻画
胡志痒
【期刊名称】《同济大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】1998(026)001
【摘要】研究几类非本原有向图的广义指数，主要结果有：对非本原的ｋ－本原有向图的广义指数给出了最大值及极图刻画；对强连通ｋ－上本原有向图分解在本原和非本原情形下，给出了其广义指数最大值及极图刻画。

【总页数】6页(P27-32)
【作者】胡志痒
【作者单位】同济大学应用数学系
【正文语种】中文
【中图分类】O157.5
【相关文献】
1.几类本原有向图 Scram bling 指数极图的广义 Com petition 指数 [J], 杜建伟;邵燕灵;孙晓玲
2.一个本原有向图的广义competition指数及广义scrambling指数 [J], 申森;邵燕灵
3.若干本原有向图类其广义本原r-指数的界 [J], 黄宇飞;柳柏濂
4.一类双色有向图的本质原指数及极图刻画 [J], 赵甲;雷英杰
5.树的广义本原指数最大值及极图刻划 [J], 胡志痒
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基于CNN-GRU度量网络的多目标跟踪算法

V Motion GRU A Appearance GRU
C Concat * Multiplication + Summation S Calculate affinity score fc Full connected layer
图 2 CNN-GRU 度量网络结构 Fig. 2 CNN-GRU metric network
整体特征的影响，在降低误报率的同时有效聚合轨迹框的特征。该算法将行人重识别网络输出
的特征计算得到的检测框和轨迹框的相似度，以及 CNN-GRU 网络直接输出的相似度作为数据
关联部分的匹配成本。在标准多目标跟踪数据集上的实验结果验证了本文算法的有效性。
关键词：多目标跟踪；基于检测的跟踪；行人重识别；GRU；数据关联
以上方法证明了深度学习方法在外观特征提 取、相似度计算以及数据关联过程中的有效性，不同 模型在数据关联算法中的融合使用可以增加模型的 性能，但是针对相似目标难区分、目标轨迹框误报率 高的问题，仍有进一步提高的空间。
针对复杂多目标跟踪场景中行人目标 ID 切换 率高和误报率高的问题，本文提出了一个基于 CNNGRU 度量网络的多目标跟踪框架。该框架主要包括 行人重识别模型、CNN-GRU 度量网络和数据关联算 法。在 CNN-GRU 深度度量网络中统一提取目标的 外观特征和运动特征，并学习其时间关联性，使得目 标 具 有 更 好 的 判 别 性 ， 降 低 目 标 的 ID 切 换 率 。 同 时，通过训练使网络学习目标不同时序历史轨迹框 正确匹配的概率值，抑制目标轨迹中的误检以及低 质量目标框对目标整体特征的影响，降低误报率；在 CNN-GRU 度量网络结构中直接聚合不同时序的目 标历史轨迹框的外观特征，再由该度量网络直接输
基于 CNN-GRU 度量网络的多目标跟踪算法

政策事理图谱构建及应用

第 22卷第 8期2023年 8月Vol.22 No.8Aug.2023软件导刊Software Guide政策事理图谱构建及应用刘勘，於陆，徐勤亚（中南财经政法大学信息与安全工程学院，湖北武汉 430073）摘要：挖掘政府政策中的事件及其关联，以充分解读政策内涵，将有利于政策的准确宣传与贯彻执行。

基于政府政策文本构建事理图谱，设计政策标题感知注意力神经网络并用于政策事件抽取与分类，通过对结果进行数据增强，制定抽取规则实现组成政策事件对的识别与抽取，结合自底向上思想评估政策事件的相对重要性，形成以政策事件为节点、相对重要性为边的政策事理图谱，自动化抽取核心政策事件及关系，为政策宣传和解读提供新的途径。

在构建政策事理图谱的实验中，该事件抽取模型结合数据增强方法比最优基线模型在召回率和F-score指标上分别提高了0.79%和0.16%。

最后，以营商环境政策为例展示了政策事理图谱的构建及应用过程。

关键词：事理图谱；政策文本；知识图谱；数据增强；政策解读DOI：10.11907/rjdk.221984开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）008-0001-09Construction and Application of the Policy Event Logic GraphLIU Kan， YU Lu， XU Qinya（School of Information and Safety Engineering， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan 430073， China）Abstract：The construction of the event logic graph for policy text can mine policy resource associations and share information， and assist pol⁃icy formulation and publicity. This paper designs the policy title perceptual attention neural network to extract and classify policy events，based on the policy knowledge graph does data augmentation， formulates the extraction rules of the constituent relationship to realize the identi⁃fication and extraction of the constituent policy event pairs， and combines the bottom-up thinking assessment policies relative importance of events，and form the event logic graph of policy text with the policy event as the node and the relative importance as the side. In the process of constructing the event logic graph of policy text experiment and the data augmentation method， the optimal baseline model of the proposed model increased by 0.79% and 0.16% in terms of recall and F-score indicators respectively. Finally， the construction and application proces⁃sof a policy reasoning graph was demonstrated using bussiness environment policies as an example.Key Words：event logic graph； policy text； knowledge graph； data augmentation； policy interpretation0 引言政策文本是党政机关行使管理职能、办理具体事务的重要依据，是按照特定的体式、经过一定的处理程序形成和使用的书面材料。

博士生《凸优化》课程 参考书

博士生《凸优化》课程参考书
《凸优化》是数学、工程和计算机科学领域中的重要课程，因此有很多优秀的参考书可供选择。

以下是一些常用的参考书：
1.《凸优化》（Convex Optimization）作者，Stephen Boyd
和Lieven Vandenberghe.
这本书是凸优化领域的经典教材，涵盖了凸集、凸函数、凸优化问题的基本理论，以及凸优化在工程和机器学习中的应用。

书中内容通俗易懂，适合初学者阅读。

2.《凸优化导论》（Introduction to Convex Optimization）作者，Yuriy Nesterov和Arkadii Nemirovskii.
这本书介绍了凸优化的基本概念、算法和应用，对于想深入了解凸优化的同学来说是一本很好的参考书。

3.《凸优化理论与算法》（Convex Optimization: Theory and Algorithms）作者，Dimitri P. Bertsekas.
这本书介绍了凸优化的理论和算法，内容涵盖了凸优化的基本
理论、算法和应用。

适合希望深入学习凸优化的同学阅读。

4.《最优化理论与方法》（Optimization Theory and Methods）作者，Wenyu Sun和Ya-xiang Yuan.
这本书介绍了最优化理论和方法，内容包括了凸优化、非凸优化、约束优化等内容，适合想系统了解优化理论和方法的同学阅读。

以上是一些常用的参考书，希望能够帮助你更好地学习和理解《凸优化》课程的内容。

如果你需要更多的参考书或者其他相关信息，请随时告诉我。

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Some Graph Classes
The Interval graph Recognition Problem
2 5 7
Given a graph G, test whether there exists an interval model.
1 8
3 4
6
2 5 1 4 6 3 7 8
官兵捉強盜
The Graph Searching Problem (Cont.)
• The graph searching problem is polynomial-time solvable on interval graphs and split graphs, etc.
Longest Increasing Subsequences
Graph Classes
• A graph is called a graph if it satisfies property . For example, a graph having no induced cycle of length greater than 3 is called a chordal graph.
Chromosome
• Cut relatively small, random pieces of the chromosome. • Run chemical experiments on the small pieces to get accurate information about these. • This allows researchers to get information about fragments and frequencies of types of fragments, but loss information about how the fragments are ordered on the chromosome. • Each fragment should form an interval on the chromosome, it is natural to model this problem as an interval graph problem with fragments corresponding to vertices.
• The meeting room reservation problem is reduced to the maximum independent set problem in graphs. • The maximum independent set problem in general graphs is NP-hard. • Most of optimization problems in graphs are NPhard. • It turns out that the conflict graph of a meeting room reservation problem is an interval graph. • The maximum independent set problem can be solved in O(n) time in interval graphs if end vertices are sorted.
The Graph Searching Problem
• The graph searching problem is a graph-theoretical game played on an undirected graph considered as a system of tunnels in which all the tunnels are initially contaminated by a gas. • There are three kinds of moves in edge searching:
12, 3, 10, 9, 8, 13, 14, 1, 11
(1, 12), (2, 3), (3, 10), (4, 9), (5,8), (6,13), (7,14), (8, 1), (9, 11)
1 3 8 9 10 11 12 13 14
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
3
8
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11
12
13
14
1
• A cleared edge may be recontaminated once there is a path without any searchers connecting the edge with a contaminated one. The goal of this game is to discover a sequence of moves, called strategy , clear the graph with the least number of searchers.
Graph Classes
A Survey
張貿翔 中正大學資訊工程學系
Meeting Room Reservation
• One meeting room • Reservation:
– – – – – – Gary Mary Jones Amy David Tom 10:00~11:00 10:30~12:00 13:30~14:30 14:00~15:30 11:00~12:30 12:00~14:30 The conflict graph
• For this model to be useful, there must be a way to determine which fragments should overlap in the chromosome, corresponding to which vertices should be adjacent in the interval model. • Such tests have been developed, which makes it seem simple to use interval graph techniques to solve the gene reconstruction problem. • The tests may produce errors.
K5 and K3,3 are not planar graphs.
Too many graph classes
• There are almost 200 graph classes described in the book “Graph Classes, A Survey” by Brandstädt, Le, and Spinrad, published in 1999. • D. S. Johnson remarked that “…many graph theorists have made careers out of inventing and characterizing new classes of graphs; there are by now far too many classes for a single column to survey.” in “The NP-completeness column: an ongoing guide, J. Algorithm, 6 (1985).
A permutation graph G
An Approach to Designing Graph Algorithms
• Most of problems in graphs are NP-hard. • Many problems in graphs become polynomial-time solvable if the graphs considered satisfy some nice property . • For example, the maximum independent set problem is NP-hard in general graphs but polynomial-time solvable in chordal graphs, interval graphs, and permutation graphs, etc.
2 9
3 8
4
5
6
7
8
9
A matching diagram of G
7
1
6
2 3 4
5
The longest increasing subsequence can be reduced to the maximum independent set problem in permutation graphs.
Perfect Graቤተ መጻሕፍቲ ባይዱhs
Circle Graphs
Cocomparability
Comparability
Weakly Chordal
Chordal
Distance-Hereditary
Permutation
Circular-Arc Split
Strongly Chordal
Cographs Trees Interval
A chord of cycle 5, 7, 8, 6, 4, 5.
5 7 8 1 8 2 5 7
3 4
6
8
6
3 4
6
Interval graphs
2
5
1 4 6 3 5 7 8
2
7
1 8
3 4
6
Circle Graphs
8
2
1 2 7 6 5 3 4 7 6 5 8 4 1 3