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1. 数据流频繁模式挖掘综述

韩萌, 丁剑

计算机应用 2019, 39 (3): 719-727. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081712

摘要（658）

PDF （1510KB）（445）

一些先进应用如欺诈检测和趋势学习等带来了数据流频繁模式挖掘的发展。不同于静态数据，数据流挖掘面临着时空约束和项集组合爆炸等问题。对已有数据流频繁模式挖掘算法进行综述并对经典和最新算法进行分析。按照模式集合的完整程度进行分类，数据流中频繁模式分为全集模式和压缩模式。压缩模式主要包括闭合模式、最大模式、top- k模式以及三者的组合模式。不同之处是闭合模式是无损压缩的，而其他模式是有损压缩的。为了得到有趣的频繁模式，可以挖掘基于用户约束的模式。为了处理数据流中的新近事务，将算法分为基于窗口模型和基于衰减模型的方法。数据流中模式挖掘常见的还包含序列模式和高效用模式，对经典和最新算法进行介绍。最后给出了数据流模式挖掘的下一步工作。

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2. 网格资源管理中的局部性调度

马满福;吴健;陈丁剑;邓磊;胡正国

计算机应用

摘要（1180）

PDF （722KB）（826）

考虑通信实体之间的距离、可用带宽以及通信和资源使用费用，提出了抽象距离的数学模型，并结合网格资源和网格应用模型，设计了局部性网格资源调度算法，该算法在选择资源时首先考虑在同一节点的资源，其次通过抽象距离选择邻近的节点。实验表明，局部性调度在通信开销、成本、任务完成时间以及任务执行的成功率等方面都得到了改善。

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3. 语义Web服务信誉度模型及其实现

陈丁剑，吴健，马满福，胡正国

计算机应用 2005, 25 (08): 1878-1880. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01878

摘要（1210）

PDF （152KB）（1061）

语义Web服务信誉度通过对一个语义Web服务过去的“表现”进行综合,为其预期的行为作出评价。针对语义Web服务的特点,提出了一种语义Web服务信誉度模型,并深入研究了其相关算法。该模型为服务信誉度加入了语义信息,并综合了第三方权威机构的评价,使得信誉度值更有效和准确。在此基础上,提出了一种将该信誉度模型与现有语义Web服务体系结构结合的实现方案,并给出了相关算法的实现思路和信誉度对象的类结构。

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4. 网格计算经济中的信誉度体系结构

马满福，吴健，胡正国，陈丁剑，蒋芸

计算机应用 2005, 25 (04): 940-943. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0940

摘要（1072）

PDF （195KB）（940）

针对网格资源管理中计算经济模型的资源信誉度、资源提供者信誉度和服务消费者信誉度,提出并实现了信誉度评价体系结构以及信誉度评价中的一些处理策略。详细讨论了信誉度评价的模块组成和实现模型,对信誉度评价所需的资源使用记录进行了定义,由此对RUR(ResourceUsage Record)基本组成的扩展进行了研究。最后通过仿真实验对信誉度评估体系完成了验证,证明体系结构的设计和实现是有效的。

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5. 网格计算资源管理中的信誉度模型

马满福，吴健，胡正国，陈丁剑

计算机应用 2005, 25 (01): 61-64. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.00061

摘要（1005）

PDF （200KB）（1426）

网格资源管理作为网格研究的核心内容,受到研究人员的高度关注。目前已经提出的诸多管理模型中,基于计算经济的模型被人们普遍看好。文中针对计算经济模型,提出了资源信誉度、资源提供者信誉度、资源消费者信誉度的概念。在此基础上,深入研究了信誉度评价的评价模型和算法以及信誉度评价实现中的一些处理策略。对信誉度评价所需的资源使用记录进行了定义,根据评价需要对现有RUR进行了扩展。最后通过仿真实验对信誉度评价算法进行验证,得到了相应的实验结果和结论。

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