基于归并聚类的并行化频繁概率子图搜索方法技术资料下载

技术编号:9597881

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

随着信息及互联网技术的不断涌现,产生了大量的网络数据,如社交网络、生物网 络等,这些网络均可以用图模型来表示。如何高效地实现图数据集上的数据挖掘,已经成为 数据挖掘研究领域的热点问题之一。在实际应用中,很多图数据是以概率的形式存在的。例 如,在生物信息学领域,研究得到的生物网络数据通常带有不可避免的实验误差或噪声数 据;同时,生物进化过程本身也是一种动态变化的过程。在社会网络中,人与人的关系往往 存在一定的不确定性。因此,在这些以图模型描述的数据对象中,...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 李老师:1.计算力学 2.无损检测
  • 毕老师:机构动力学与控制
  • 袁老师:1.计算机视觉 2.无线网络及物联网
  • 王老师:1.计算机网络安全 2.计算机仿真技术
  • 王老师:1.网络安全;物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用
  • 孙老师:1.机机器人技术 2.机器视觉 3.网络控制系统
  • 葛老师:1.机器人技术 2.计算机辅助技术
  • 张老师:1.内燃机燃烧及能效管理技术 2.计算机数据采集与智能算法 3.助航设备开发