2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著生物信息學(xué)、化學(xué)情報(bào)學(xué)、Web分析等應(yīng)用的廣泛普及,圖作為一種通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在復(fù)雜結(jié)構(gòu)建模方面的重要性日益顯現(xiàn)。與確定圖相比,不確定圖能夠表達(dá)更加豐富的語(yǔ)義且能更好地表示數(shù)據(jù)本身固有的不確定性。具體而言,不確定性是指邊或頂點(diǎn)以一定的概率存在。近年來伴隨著對(duì)大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析需求的增長(zhǎng),圖的分類處理作為數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分,已成為數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一。由于不確定性的存在,已有的分類算法不能直接應(yīng)用于不確定圖數(shù)據(jù)的分

2、類問題。
  基于此,圍繞如何解決不確定圖數(shù)據(jù)的分類問題,本文提出了一種基于ELM(Extreme Learning Machine)的不確定圖分類算法,主要研究?jī)?nèi)容如下:
  首先,在系統(tǒng)介紹圖數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)、意義及應(yīng)用背景的基礎(chǔ)上,給出了相關(guān)定義,并且對(duì)經(jīng)典的頻繁子圖挖掘算法gSpan和高效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法ELM進(jìn)行了全面的分析、歸納和總結(jié),為下一步的研究奠定了基礎(chǔ)。
  其次,針對(duì)gSpan算法只能處理確定圖數(shù)據(jù)及

3、存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)不能滿足大規(guī)模圖集的問題,提出了一種改進(jìn)的gSpan算法。通過挖掘子圖s在不確定圖集D中每個(gè)圖Gi中的所有內(nèi)嵌圖,將每個(gè)圖中關(guān)于s的內(nèi)嵌圖組織成一顆搜索樹,進(jìn)而計(jì)算s在D中的支持度。用三層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)代替原來算法中的鄰接表的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),在每次擴(kuò)展頻繁子圖的時(shí)候不必將整個(gè)圖集都調(diào)入內(nèi)存。
  再次,將改進(jìn)的gSpan算法挖掘的頻繁子圖作為特征的候選集,為了選取部分非冗余并且有辨別力的頻繁子圖小集合作為分類特征,本文提出了一種特征提

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