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大數據環境下局部模式挖掘關鍵技術研究 版權信息
- ISBN：9787509680766
- 條形碼：9787509680766 ; 978-7-5096-8076-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據環境下局部模式挖掘關鍵技術研究 內容簡介
隨著以高通量測序技術為代表的新技術得到發展和廣泛應用，越來越多可利用的密集型數據開始出現。同時，大數據技術也處于如火如荼的發展中。在大數據環境下處理密集型數據成為可能，而其處理性能也是信息技術能否成功應用的關鍵！ 洞髷祿h境下局部模式挖掘關鍵技術研究》首先綜述了從以基因表達數據為代表的密集型數據中挖掘局部模式的方法：并圍繞局部模式并行挖掘的執行性能問題，提出了大數據環境下減少數據交互量的計算框架，在此基礎上設計挖掘多種類型的局部模式的并行算法。其次，為了從源數據中直接搜索符合特定要求的多類型的局部模式，提出了基于前綴樹索引的查詢方法，進而提升了密集型數據的分析效率；然后針對局部模式的挖掘、索引與查詢問題，設計了一個名為OEMGA的原型系統。*后，提出了利用領域知識的約束查詢方法來提升局部模式查詢的相關性！ 洞髷祿h境下局部模式挖掘關鍵技術研究》為大數據環境下密集型數據的有效分析提供了切實可行的解決方案，具有重要的理論意義和應用價值。
大數據環境下局部模式挖掘關鍵技術研究 目錄
1 緒論
1．1 研究背景
1．2 基因表達數據挖掘
1．3 基因表達數據挖掘研究現狀概述
1．3．1 基于定量測度的雙聚類
1．3．2 基于定性測度的雙聚類
1．3．3 基于查詢的雙聚類
1．3．4 約束型雙聚類
1．3．5 存在的問題
1．4 主要工作
1．5 組織結構
2 基因表達數據中的局部模式挖掘研究綜述
2．1 引言
2．2 問題定義
2．3 局部模式類型與標準
2．4 研究現狀
2．4．1 基于定量測度的雙聚類
2．4．2 基于定性測度的雙聚類
2．4．3 基于查詢的雙聚類
2．4．4 約束型雙聚類
2．4．5 存在的問題
2．5 未來研究方向
2．6 小結
3 基于蝶形網絡的基因表達數據并行分割與挖掘方法
3．1 引言
3．2 問題定義與分析
3．2．1 問題定義
3．2．2 優缺點分析
3．3 并行分割方法
3．3．1 基于蝶形網絡的HamaBSP框架
3．3．2 基于分布式哈希表的去冗余方法
3．3．3 結果完整性的證明
3．4 實驗評估
3．4．1 分布式并行方法與單機實現的比較
3．4．2 分布式并行框架的比較
3．5 相關工作
3．6 小結
……
4 OPSM的索引與查詢
5 OMEGA：OPSM的挖掘、索引與查詢工具
6 基因表達數據中OPSM的約束查詢
7 基于數字簽名與Trie的OPSM約束查詢
8 總結與展望
參考文獻
1．1 研究背景
1．2 基因表達數據挖掘
1．3 基因表達數據挖掘研究現狀概述
1．3．1 基于定量測度的雙聚類
1．3．2 基于定性測度的雙聚類
1．3．3 基于查詢的雙聚類
1．3．4 約束型雙聚類
1．3．5 存在的問題
1．4 主要工作
1．5 組織結構
2 基因表達數據中的局部模式挖掘研究綜述
2．1 引言
2．2 問題定義
2．3 局部模式類型與標準
2．4 研究現狀
2．4．1 基于定量測度的雙聚類
2．4．2 基于定性測度的雙聚類
2．4．3 基于查詢的雙聚類
2．4．4 約束型雙聚類
2．4．5 存在的問題
2．5 未來研究方向
2．6 小結
3 基于蝶形網絡的基因表達數據并行分割與挖掘方法
3．1 引言
3．2 問題定義與分析
3．2．1 問題定義
3．2．2 優缺點分析
3．3 并行分割方法
3．3．1 基于蝶形網絡的HamaBSP框架
3．3．2 基于分布式哈希表的去冗余方法
3．3．3 結果完整性的證明
3．4 實驗評估
3．4．1 分布式并行方法與單機實現的比較
3．4．2 分布式并行框架的比較
3．5 相關工作
3．6 小結
……
4 OPSM的索引與查詢
5 OMEGA：OPSM的挖掘、索引與查詢工具
6 基因表達數據中OPSM的約束查詢
7 基于數字簽名與Trie的OPSM約束查詢
8 總結與展望
參考文獻
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大數據環境下局部模式挖掘關鍵技術研究 作者簡介
姜濤，西北工業大學工學博士，現為河南財經政法大學計算機學院教師、碩士生導師。目前從事大數據管理、數據挖掘、信息檢索等方面的研究。在國內外重要會議與期刊上發表論文多篇，其中CCFB類會議2篇、CCFC類會議2篇、CCFC類期刊1篇、《軟件學報》1篇、《計算機研究與發展》1篇、中科院二區期刊1篇。主持國家自然科學基金青年項目1項、河南省科技攻關項目2項、河南省高等學校重點科研項目1項；參與國家自然科學基金重大項目、國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金青年項目以及各類省部級項目10余項。
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