胡新
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：云南大学信息学院计算机科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金云南省应用基础研究基金云南省教育厅科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- CP_SDD+RDS:基于分行排序单向检测求解最近对
- 2013年
- 求解最近点对问题在诸如地理信息查询、空间数据库等领域应用广泛。但到目前为止,还没有一种高效的求解算法,如传统求解最近对的分治算法存在比较次数较多、阈值收敛速度慢、计算距离次数较多的缺点。基于网格技术的求解最近邻方法存在网格的大小难以确定和算法效率低的问题。据此,首先提出基于单向检测的最近对求解算法(CP_SDD),然后提出按行划分的排序算法(RDS),最后得到基于分行排序单向检测的最近对求解算法(CP_SDD+RDS)。该算法不仅克服了分治法存在的缺点,而且子算法(RDS)的分行思想还克服了划分网格过程中存在的弊端。大量实验表明,CP_SDD+RDS算法是高效和可行的。
- 姚华传王丽珍陈红梅胡新
- 空间极大co-location模式挖掘研究
- 空间co-location模式代表了一组空间特征的子集，他们的实例在空间中频繁地关联。挖掘空间co-location模式的研究已经有很多了，但是针对极大co-location模式挖掘的研究非常少。本文提出了一种新颖的空间...
- 胡新王丽珍周丽华温佛生
- 关键词：空间数据挖掘
- 空间极大co-location模式挖掘研究被引量：5
- 2014年
- 空间co-location模式代表了一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁地关联。挖掘空间co-location模式的研究已经有很多,但是针对极大co-location模式挖掘的研究非常少。提出了一种新颖的空间极大co-location模式挖掘算法。首先扫描数据集得到二阶频繁模式,然后将二阶频繁模式转换为图,再通过极大团算法求解得到空间特征极大团,最后使用二阶频繁模式的表实例验证极大团得到空间极大co-location频繁模式。实验表明,该算法能够很好地挖掘空间极大co-location频繁模式。
- 胡新王丽珍周丽华温佛生
- 关键词：空间数据挖掘
- 度数法求解最大团问题被引量：8
- 2013年
- 由于最大团问题(maximum clique problem,MCP)的复杂性、挑战性,以及在数据挖掘等领域的广泛应用,使得求解MCP问题具有非常重要的意义。根据最大团顶点度数较大的特点,提出了从图中第一个度数最大的顶点出发递归求解最大团的算法(简称度数法)。为了进一步提高算法的效率,根据图的特点和最大团的特点提出了三个改进的剪枝策略。从理论上证明了算法的正确性和完整性,其时间复杂度为O(1.442n),空间为O(n2)。通过实验验证了度数法及其改进剪枝策略的效果和效率。
- 胡新王丽珍何瓦特姚华传
- 关键词：NP完全问题
