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问题标题:多关系数据挖掘研究进展
文章类型:研究文章
作者:库泽·埃尔卡,Ondřej|Zhi elezn,Filip先生
附属公司:美国国务院智能数据分析研究组捷克共和国布拉格捷克技术大学控制论专业。[电子邮件保护];[电子邮件保护]
注:[]通信地址:捷克技术大学布拉格,Techniká2,166 27布拉格6,捷克共和国
摘要:我们研究包含测试的运行时分布。关于图形数据从两个不同的生成模型中随机抽样,我们观察到分布尾部的增长作为问题实例的函数在相变空间中的位置。为了避免沉重的尾巴,我们设计了一个随机重启包含测试算法RESUMER2。算法是完全在于它正确地决定了有限的时间。通过允许奇偶重启之间的通信不会丢失指数由互独立性导致的运行时分布衰减保证重新启动对。我们根据最先进的技术经验测试RESUMER2包含算法Django对生成的图形数据以及预测毒理学挑战(PTC)数据集。RESUMER2表现相似用Django表示相对较小的示例(几十到几百个字面值),而对于进一步增长的示例大小,RESUMER2变得非常优越。
关键词:关系学习、图挖掘、包含、同态、随机完全算法
日志:计算机基础理论,第89卷,第1期,第95-1092008页