Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1137259), страница 23

Файл №1137259 Диссертация (Моделирование процессов с состояниями сложной структуры на основе решёток замкнутых описаний) 23 страницаДиссертация (1137259) страница 232019-05-20СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 23)

Fu T.-c. A review on time series data mining // Eng. Appl. Artif.Intell. — 2011. — Feb. — Vol. 24, no. 1. — Pp. 164–181.39. Ganter B. Two basic algorithms in concept analysis. Vol. 5986 /ed. by L. Kwuida, B. Sertkaya. — Springer, 2010. — Pp. 312–340. — (Lecture Notes in Computer Science).42. Ganter B., Grigoriev P. A., Kuznetsov S. O., Samokhin M. V.Concept-Based Data Mining with Scaled Labeled Graphs // Concept. Struct. Work SE - 6. Vol.

3127 / ed. by K. Wolff, H.Pfeiffer, H. Delugach. — Springer Berlin Heidelberg, 2004. —Pp. 94–108. — (Lecture Notes in Computer Science).40. Ganter B., Kuznetsov S. Pattern Structures and Their Projections //Concept. Struct. Broadening Base. Vol. 2120 / ed. by H. Delugach, G.

Stumme. — Springer Berlin Heidelberg, 2001. —Pp. 129–142. — (Lecture Notes in Computer Science).41. Ganter B., Wille R. Formal Concept Analysis: MathematicalFoundations. — 1st. — Springer, 1999. — Pp. I–X, 1–284.14243. Garofalakis M. N., Rastogi R., Shim K. SPIRIT: Sequential patternmining with regular expression constraints // VLDB. Vol. 99. —1999. — Pp. 7–10.46. Han J., Cheng H., Xin D., Yan X. Frequent pattern mining: currentstatus and future directions // Data Min.

Knowl. Discov. —2007. — Jan. — Vol. 15, no. 1. — Pp. 55–86.44. Han J., Pei J. Mining frequent patterns by pattern-growth:methodology and implications // ACM SIGKDD Explor.Newsl. — 2000. — Vol. 2, no. 2. — Pp. 14–20.45. Han J., Pei J., Mortazavi-Asl B., Chen Q., Dayal U., Hsu M.FreeSpan: frequent pattern-projected sequential pattern mining //Proc. 6th ACM SIGKDD Int’l Conf. Knowl. Discov.

data Min. —2000. — Pp. 355–359.49. Hasan M. A., Chaoji V., Salem S., Besson J., Zaki M. J.ORIGAMI: Mining Representative Orthogonal Graph Patterns //Seventh IEEE Int. Conf. Data Min. (ICDM 2007). — IEEE, Oct.2007. — Pp. 153–162.47. Hasan M. A., Zaki M. J. Output space sampling for graph patterns // Proc. VLDB Endow. — 2009. — Aug. — Vol. 2, no.

1. —Pp. 730–741.48. Hasan M. A., Zaki M. J. MUSK: Uniform Sampling of k MaximalPatterns // Proc. SDM. — 2009. — Pp. 650–661.50. Huan J., Wang W., Prins J. Efficient mining of frequent subgraphsin the presence of isomorphism // Proc. 3rd IEEE Int. Conf. DataMining, 2003. ICDM 2003. — 2003. — Pp. 549–552.51. Huan J., Wang W., Prins J., Yang J. SPIN: mining maximalfrequent subgraphs from graph databases // Proc. 2004 ACMSIGKDD Int. Conf. Knowl.

Discov. data Min. - KDD ’04. —New York, New York, USA : ACM Press, Aug. 2004. — P. 581.14352. Huang K.-Y., Chang C.-H., Lin K.-Z. Prowl: An efficient frequentcontinuity mining algorithm on event sequences // Data Warehous.Knowl. Discov. — Springer, 2004. — Pp. 351–360.53. Jay N., Kohler F., Napoli A. Analysis of Social Communities withIceberg and Stability-Based Concept Lattices // Form.

ConceptAnal. Vol. 4933 / ed. by R. Medina, S. Obiedkov. — SpringerBerlin Heidelberg, 2008. — Pp. 258–272. — (Lecture Notes inComputer Science).54. Jiang C., Coenen F., Zito M. A survey of frequent subgraph mining algorithms // Knowl. Eng. Rev. — 2013. — Vol. 28, no.

01. —Pp. 75–105. — (The Knowledge Engineering Review).55. Jianyong Wang, Zhiping Zeng, Lizhu Zhou CLAN: An Algorithmfor Mining Closed Cliques from Large Dense Graph Databases //22nd Int. Conf. Data Eng. — IEEE, 2006. — Pp. 73–73.56. Jin N., Young C., Wang W. GAIA: graph classification usingevolutionary computation // Proc. 2010 Int. Conf.

Manag. data- SIGMOD ’10. — New York, NY, USA : ACM Press, June2010. — Pp. 879–890. — (SIGMOD ’10).57. Jin N., Young C., Wang W. Graph classification based on patternco-occurrence // Proceeding 18th ACM Conf. Inf. Knowl. Manag.- CIKM ’09. — New York, New York, USA : ACM Press, Nov.2009. — P. 573.58. Kaiser T. B., Schmidt S. E.

Some Remarks on the Relation between Annotated Ordered Sets and Pattern Structures // PatternRecognit. Mach. Intell. SE - 9. Vol. 6744 / ed. by S. Kuznetsov,D. Mandal, M. Kundu, S. Pal. — Springer Berlin Heidelberg,2011. — Pp. 43–48. — (Lecture Notes in Computer Science ; x).60. Kaytoue M., Kuznetsov S. O., Napoli A., Duplessis S. Mininggene expression data with pattern structures in formal conceptanalysis // Inf.

Sci. (Ny). — 2011. — Vol. 181, no. 10. —Pp. 1989–2001.14459. Kaytoue M., Kuznetsov S., Napoli A. Biclustering Numerical Datain Formal Concept Analysis // Form. Concept Anal. Vol. 6628 /ed. by P. Valtchev, R. Jäschke. — Springer Berlin Heidelberg,2011. — Pp. 135–150.

— (Lecture Notes in Computer Science).61. Kaytoue M., Marcuola F., Napoli A., Szathmary L., Villerd J. TheCoron System. Proc. of the 8th Intl. Conference on FormalConcept Analysis (ICFCA 2010) // Proc. 8th Intl. Conf. Form.Concept Anal. (ICFCA 2010). — 2010. — Pp. 55–58.62. King R., Srinivasan A., Dehaspe L. Warmr: a data mining toolfor chemical data // J. Comput. Aided.

Mol. Des. — 2001. —Vol. 15, no. 2. — Pp. 173–181.63. Klimushkin M., Obiedkov S. A., Roth C. Approaches to the Selection of Relevant Concepts in the Case of Noisy Data // Proc. 8thInt. Conf. Form. Concept Anal. — Springer, 2010. — Pp. 255–266. — (ICFCA’10).64. Krajca P., Outrata J., Vychodil V. Advances in Algorithms Basedon CbO.

// Proc. 8th Int. Conf. Concept Lattices Their Appl.(CLA’10). — 2010. — Pp. 325–337.65. Krishna V., Suri N., Athithan G. A comparative survey of algorithms for frequent subgraph discovery // Curr. Sci. — 2011. —Vol. 100, no. 2. — Pp. 190–198.66. Kum H.-C., Chang J. H., Wang W. Benchmarking the effectivenessof sequential pattern mining methods // Data Knowl. Eng. —2007.

— Vol. 60, no. 1. — Pp. 30–50.67. Kuramochi M., Karypis G. Frequent subgraph discovery // Proc.2001 IEEE Int. Conf. Data Min. — IEEE Comput. Soc, 2001. —Pp. 313–320.68. Kuramochi M., Karypis G. Finding Frequent Patterns in a LargeSparse Graph // Data Min. Knowl. Discov. — 2005. — Vol. 11,no. 3. — Pp. 243–271.14569. Kuramochi M., Karypis G.

GREW-A Scalable Frequent SubgraphDiscovery Algorithm // Proc. Fourth IEEE Int. Conf. DataMin. — Washington, DC, USA : IEEE Computer Society, 2004. —Pp. 439–442. — (ICDM ’04).70. Kuznetsov S. O. A fast algorithm for computing all intersections ofobjects in a finite semi-lattice // Autom. Doc. Math. Linguist. —1993.

— Vol. 27, no. 5. — Pp. 11–21.71. Kuznetsov S. O. Computing Graph-Based Lattices from SmallestProjections // Knowl. Process. Data Anal. SE - 3. Vol. 6581 /ed. by K. Wolff, D. Palchunov, N. Zagoruiko, U. Andelfinger. —Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. — Pp. 35–47. — (Lecture Notes in Computer Science).72. Kuznetsov S. O.

Learning of Simple Conceptual Graphs from Positive and Negative Examples // Princ. Data Min. Knowl. Discov.SE - 47. Vol. 1704 / ed. by J. Żytkow, J. Rauch. — SpringerBerlin Heidelberg, 1999. — Pp. 384–391. — (Lecture Notes inComputer Science).73. Kuznetsov S. O. Mathematical aspects of concept analysis // J.Math. Sci. — 1996. — Vol. 80, no.

2. — Pp. 1654–1698.74. Kuznetsov S. O. On stability of a formal concept // Ann. Math.Artif. Intell. — 2007. — Vol. 49, 1-4. — Pp. 101–115.75. Kuznetsov S. O. Stability as an Estimate of the Degree of Substantiation of Hypotheses on the Basis of Operational Similarity //Autom. Doc. Math. Linguist. (Nauch. Tekh. Inf.

Ser. 2). —1990. — Vol. 24, no. 6. — Pp. 62–75.76. Kuznetsov S. O., Samokhin M. V. Learning Closed Sets of LabeledGraphs for Chemical Applications // Inductive Log. Program. SE- 12. Vol. 3625 / ed. by S. Kramer, B. Pfahringer. — LectureNo. — Springer Berlin Heidelberg, 2005. — Pp. 190–208.

—(Lecture Notes in Computer Science).14677. Kuznetsov S., Obiedkov S., Roth C. Reducing the Representation Complexity of Lattice-Based Taxonomies // Concept. Struct.Knowl. Archit. Smart Appl. Vol. 4604 / ed. by U. Priss, S. Polovina, R. Hill. — Springer Berlin Heidelberg, 2007. — Pp. 241–254. — (Lecture Notes in Computer Science).78. Lam W. W. M., Chan K. C. C.

Discovering Interesting Molecular Substructures for Molecular Classification // IEEE Trans.Nanobioscience. — 2010. — June. — Vol. 9, no. 2. — Pp. 77–89.79. Laur P. A., Symphor J. E., Nock R., Poncelet P. Mining sequential patterns on data streams: A near-optimal statistical approach // Proceedigns 2 nd Int. Work. Knowl. Discov. from DataStreams. — 2005.80. Lozano S., Poezevara G., Halm-Lemeille M.-P., Lescot-FontaineE., Lepailleur A., Bissell-Siders R., Crémilleux B., Rault S., Cuissart B., Bureau R. Introduction of jumping fragments in combination with QSARs for the assessment of classification in ecotoxicology. // J. Chem. Inf. Model. — 2010.

— Vol. 50, no. 8. —Pp. 1330–1339.81. Mabroukeh N. R., Ezeife C. I. A Taxonomy of Sequential PatternMining Algorithms // ACM Comput. Surv. — New York, NY,USA, 2010. — Vol. 43, no. 1. — 3:1–3:41.82. Mannila H., Toivonen H. Discovering Generalized Episodes UsingMinimal Occurrences. // KDD. Vol. 96. — 1996. — Pp. 146–151.83. Mannila H., Toivonen H., Verkamo A. I.

Discovering frequentepisodes in sequences Extended abstract // 1st Conf. Knowl. Discov. Data Mining, Montr. CA. — 1995.84. Masseglia F., Cathala F., Poncelet P. The psp approach for mining sequential patterns // Princ. Data Min. Knowl. Discov. —Springer, 1998. — Pp. 176–184.14785. Medeiros A. K., Weijters A. J., Aalst W.

M. P. Genetic processmining: an experimental evaluation // Data Min. Knowl. Discov. — 2007. — Vol. 14, no. 2. — Pp. 245–304.86. Meinl T., Borgelt C., Berthold M. R. Discriminative closed fragment mining and perfect extensions in MoFa // Proc. 2nd Start.AI Res. Symp. (STAIRS 2004, Val. Spain). — 2004. — Pp. 3–14.87. Merwe D. V. D., Obiedkov S., Kourie D. AddIntent: A new incremental algorithm for constructing concept lattices // ConceptLattices. Vol. 2961 / ed.

by G. Goos, J. Hartmanis, J. Leeuwen,P. Eklund. — Springer, 2004. — Pp. 372–385.88. Mooney C. H., Roddick J. F. Sequential pattern mining – approaches and algorithms // ACM Comput. Surv. — 2013. —Feb. — Vol. 45, no. 2. — Pp. 1–39.89. Neznanov A. A., Ilvovsky D. A., Kuznetsov S. O. FCART: A NewFCA-based System for Data Analysis and Knowledge Discovery //Proc. Work. FCA Tools Appl. (at ICFCA’2013). — 2013.90. Nijssen S., Kok J. The Gaston Tool for Frequent Subgraph Mining // Electron. Notes Theor. Comput. Sci. — 2005. — Mar. —Vol. 127, no.

Характеристики

Список файлов диссертации

Моделирование процессов с состояниями сложной структуры на основе решёток замкнутых описаний
Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6417
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее