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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. 基于小波变换的彩色图像RGB分量同分裂编码算法

邱自华胡娟杨华

计算机应用 2012, 32 (04): 1141-1143. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01141

摘要（995）

PDF （622KB）（351）

针对传统彩色图像编码算法没有充分利用彩色图像RGB色彩分量之间的相关性的缺点，在多级树分裂算法（SPIHT）的基础上提出RGB分量同分裂彩色图像编码算法。此算法充分利用RGB分量的相关性，将RGB分量看作是一个整体，利用SPIHT算法中的LIS链表，对它们同扫描，同分裂。生成的嵌入式码流在任意点中断时，解码出来的都是包含RGB三分量的彩色图像。实验结果表明，在相同压缩比下，此算法解码图像的PSNR一般比JPEG2000的高出0.1～0.7dB。

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3. 基于典型反馈的个性化文本信息过滤

胡娟丽姚勇刘志镜

计算机应用

摘要（1723）

PDF （574KB）（1032）

采用了内容过滤和协同过滤相结合的混合过滤模式，利用高级语义知识进行Web文档的主题归类，并引入了典型推荐的思想把用户进行归类。文档和用户的兴趣文件根据文档（兴趣文档）在分类主题上的概率分布来表示，通过典型反馈信息进行用户兴趣文件的更新。最后经过实验测试，精确率和召回率都有明显的提高。