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1. 基于数据集稀疏度的频繁项集挖掘算法性能分析

肖文, 胡娟

计算机应用 2018, 38 (4): 995-1000. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092389

摘要（478）

PDF （934KB）（527）

频繁项集挖掘（FIM）是最基础的数据挖掘任务之一，被挖掘数据集的特征对FIM算法的性能有着显著影响。数据集稀疏度是体现数据集本质特征的属性之一，不同类型的FIM算法对数据集稀疏度的可扩展性有着很大的不同。针对如何量化度量数据集稀疏度及稀疏度对不同类型FIM算法性能影响等问题，首先回顾并讨论了已有的度量方法，然后提出两种新的量化度量数据集稀疏度的方法（基于事务差异度的度量方法和基于FP-Tree的度量方法）。这两种度量方法均考虑了FIM任务背景下最小支持度对数据集稀疏度的影响，反映的是事务频繁项集之间的差异度。最后通过实验验证了不同类型FIM算法对数据集稀疏度的可扩展性。实验结果表明，数据集稀疏度与最小支持度成反比，基于垂直格式的FIM算法在三类典型FIM算法中具有最佳的稀疏度可扩展性。

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2. 钢铁集团内部协同采购策略优化

肖文忠邱祝强

计算机应用 2010, 30 (07): 1913-1915.

摘要（1052）

PDF （623KB）（1245）

以钢铁企业集团内部采购物流的协同优化为研究对象，对企业协同化采购的策略进行分析，分析子策略的采购物流成本并求解其最优成本。建立以需求契合度最大化和采购物流成本最小化为目标的采购策略模型，并采用平衡将其因子转化为单目标模型。依据对单独采购的评价选取每个子公司的供应商，采用逐步构解的邻域方式设计求解问题的模拟退火算法。对典型算例的求解结果分析表明，协同采购策略能够节约企业采购成本，取得较好收益。

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3. 基于掩盖效应的无参考数字图像质量评价

王正友肖文

计算机应用

摘要（1811）

PDF （915KB）（1898）

针对数字图像的客观质量评估，从噪声检测的角度，提出了一种基于掩盖效应的无参考图像质量评估方法。首先对Hosaka分块进行了改进，取消了该方法对图像尺寸的限制。通过分块，将图像以不同的频率成分区分开来。然后计算各个子块的噪声。根据图像的污染程度，提出了基于掩盖效应的无参考图像峰值信噪比NPSNR。实验结果表明，该方法具有无参考、运算复杂度低、主客观较一致等特点。