Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2009, Vol. 31 ›› Issue (10): 2516-2520.

• 软件、算法与仿真 • 上一篇    下一篇

多遍扫描KeyGraph执行模型

孙晓华1,2, 刘大昕1, 徐悦竹1, 张健沛1   

  1. 1. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院, 黑龙江, 哈尔滨, 150001;
    2. 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院, 黑龙江, 哈尔滨, 150080
  • 收稿日期:2008-08-25 修回日期:2009-03-07 出版日期:2009-10-20 发布日期:2010-01-03
  • 作者简介:孙晓华(1974- ),女,副教授,博士研究生,主要研究方向为数据库系统及应用、数据挖掘、人工智能.E-mail:corliss@hrbust.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(60873037);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11531049)资助课题

Multi-scan KeyGraph implement model

SUN Xiao-hua1,2, LIU Da-xin1, XU Yue-zhu1, ZHANG Jian-pei1   

  1. 1. School of Computer Science and Technology, Harbin Engineering Univ., Harbin 150001, China;
    2. Coll. of Computer Science and Technology, The Harbin Univ. of Science and Technology, Harbin 150080, China
  • Received:2008-08-25 Revised:2009-03-07 Online:2009-10-20 Published:2010-01-03

摘要: 机会发现是近年人工智能和决策领域提出的一个新的研究课题.通过研究机会发现的关键算法KeyGraph,提出一种新型的多遍扫描执行模型,并提出利用矩阵分解实现KeyGraph的具体计算,对KeyGraph的计算方法进行改进.有效地提高了算法的执行效率,减少了计算数据量,并降低了时间空间复杂度.

Abstract: Chance discovery is a new research field of artificial intelligence and decision making.A new multi-scan implement model based on studying KeyGraph is proposed.The material calculation is realized by using the matrix decomposition.This method effectively enhances the efficiency of the algorithm,decreases the quantity of computing data and reduces the time and space complexity.

中图分类号: