一种基于碎片化数据的图分类方法.pdf
An****99
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相关资料
一种基于碎片化数据的图分类方法.pdf
本发明公开一种基于碎片化数据的图分类方法,所述方法包括:根据节点碎片化数据图的轨迹信息和通信链路信息判断节点间是否可以进行通信,并提取碎片化数据图中的元结构模型;从提取的元结构模型中提取子图结构,并判断元结构能否合并;最终只保留原图中拥有能合并的节点和元结构;没有合并的节点和元结构即为孤立节点和孤立元结构,在原始图数据集合上将孤立节点和孤立元结构删除,保留后的图数据为构建的新图数据;构建的新图数据利用基于时空信息的自适应进行图分类。有效地利用碎片化数据信息属性和时空属性,减少了冗余信息和噪声的干扰。
一种基于图元表示的图神经网络图数据分类方法.pdf
本发明属于图神经网络分析领域,具体涉及到一种一种基于图元表示的图神经网络图数据分类方法;包括获取图数据集并进行划分,即将数据计划分为训练集和测试集;使用图元识别方法得到图数据中的图元集;构建图神经网络模型并进行预训练;基于图元集对图元区域进行特征遮罩从而得到图元区域向量表示;基于图元向量表示和未被图元覆盖的子图区域向量表示得到图级别向量表示;构建线性分类模型;依据此模型和图级别向量表示得到图数据分类结果;本发明采用图神经表示学习方法得到预训练的图神经网络模型,随后通过对图元节点进行序列特征遮罩得到图元区域
一种基于有序模式的图分类方法.pdf
本发明公开了一种对图进行分类的方法。图作为一种通用的数据集结构,在许多科学应用中,可以用来表示数据对象之间的各种复杂关系。在本发明的方法中,首先提出一种新的图特征,也就是有序模式(ordinalpattern)。有序模式可以保留图内的权重信息以及局部拓扑结构,是一种理想的图特征。然后,通过一系列算法,从图中提取具有判别性的有序模式,并将判别性有序模式作为特征。最后基于支持向量机(supportvectormachine,SVM),构建出对图分类的分类器。本发明公开的方法可以高效且准确地实现图的分类。
一种基于螺旋图的时间序列数据可视化方法.pdf
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一种基于云存储服务价格的数据碎片减少方法.pdf
本发明一种基于云存储服务价格的数据碎片减少方法,该方法权衡存储空间服务费和采用重复数据删除技术所产生的数据碎片读取服务费(该数据碎片读取服务费不包含数据传输服务费),识别导致数据读取服务费大于所节约的数据存储空间服务费的数据碎片块,通过在云存储系统中保留这些数据碎片块不进行重复数据删除操作,从而减少云存储系统中的数据碎片量,减少用户所需支付的数据读取服务费用,使用户能够以最低的服务价格享受云存储系统所提供的数据存储服务。