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文檔簡介
1、近年來,在多種科學(xué)領(lǐng)域,大量數(shù)據(jù)都可以轉(zhuǎn)化為不確定圖,例如:社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)交互網(wǎng)絡(luò)等。通過不確定圖,可以形象地看到信息間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,也可以從節(jié)點(diǎn)獲得數(shù)據(jù)信息。如何從現(xiàn)有的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中挖掘出對(duì)象的結(jié)構(gòu)特征、整體趨勢、模式等知識(shí),是一個(gè)有實(shí)際意義和學(xué)術(shù)價(jià)值的問題。在不確定圖數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中,已經(jīng)有了初步研究,包括頻繁子圖挖掘、最大團(tuán)挖掘、近鄰?fù)诰?、最短路徑、可達(dá)性等等,但是對(duì)于不確定圖的探索才剛剛開始,還有很多問題需要研究。本文的最大流問題
2、,就是在不確定圖的基礎(chǔ)上,引出的新問題。
本文提出了不確定圖上的兩個(gè)新問題:最大最大流概率和最大概率最大流。
1)對(duì)于最大最大流概率,本文提出了基于蘊(yùn)含子圖空間分解計(jì)算模型的MMFP精確算法,并且給出了優(yōu)化算法,同時(shí)也證明了該問題是#P-Hard的;然后基于切諾夫邊界提出了采樣近似算法,同時(shí)證明近該算法是無偏估計(jì)的。最后通過實(shí)驗(yàn)對(duì)MMFP算法進(jìn)行時(shí)間比較,和對(duì)近似算法進(jìn)行誤差分析。
2)對(duì)于最大概率最大流,
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