Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1137259), страница 24

Файл №1137259 Диссертация (Моделирование процессов с состояниями сложной структуры на основе решёток замкнутых описаний) 24 страницаДиссертация (1137259) страница 242019-05-20СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 24)

1. — Pp. 77–87.91. Nijssen S., Kok J. Faster association rules for multiple relations //Int. Jt. Conf. Artif. Intell. Vol. 17. — Citeseer. 2001. —Pp. 891–896.92. Norris E. M. An algorithm for computing the maximal rectangles in a binary relation // Rev. Roum. Math{é}matiques PuresAppliqu{é}es. — 1978. — Vol.

23, no. 2. — Pp. 243–250.93. Orlando S., Perego R., Silvestri C. A new algorithm for gap constrained sequence mining // Proc. 2004 ACM Symp. Appl. Comput. — ACM. 2004. — Pp. 540–547.14894. Papadopoulos A. N., Lyritsis A., Manolopoulos Y. SkyGraph: analgorithm for important subgraph discovery in relational graphs //Data Min. Knowl.

Discov. — 2008. — July. — Vol. 17, no. 1. —Pp. 57–76.96. Pei J., Han J., Mortazavi-Asl B., Pinto H., Chen Q., Dayal U.,Hsu M.-C. PrefixSpan Mining Sequential Patterns Efficiently byPrefix Projected Pattern Growth // 17th Int. Conf. Data Eng. —2001. — Pp. 215–226.95. Pei J., Han J., Wang W. Constraint-based sequential pattern mining: the pattern-growth methods // J. Intell. Inf.

Syst. — 2007. —Vol. 28, no. 2. — Pp. 133–160.98. Pennerath F., Niel G., Vismara P., Jauffret P., Laurenço C., NapoliA. Graph-Mining Algorithm for the Evaluation of Bond Formability // J. Chem. Inf. Model. — 2010. — Vol. 50, no. 2. —Pp. 221–239.97. Pennerath F., Polaillon G., Napoli A.

Mining Intervals of Graphsto Extract Characteristic Reaction Patterns.100. Plantevit M., Choong Y. W., Laurent A., Laurent D., Teisseire M.M2SP: Mining Sequential Patterns Among Several Dimensions //Knowl. Discov. Databases PKDD 2005. Vol. 3721 / ed. by A. M.Jorge, L. Torgo, P. Brazdil, R. Camacho, J. Gama. — Berlin,Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. — Pp. 205–216.

—(Lecture Notes in Computer Science).99. Plantevit M., Laurent A., Laurent D., Teisseire M., Choong Y. W.Mining multidimensional and multilevel sequential patterns //ACM Trans. Knowl. Discov. Data. — 2010. — Jan. — Vol.4, no. 1. — Pp. 1–37.101. Poezevara G., Cuissart B., Crémilleux B. Extracting and summarizing the frequent emerging graph patterns from a dataset ofgraphs // J. Intell. Inf. Syst. — 2011. — July. — Vol. 37.

—Pp. 333–353.149102. Priss U. FcaStone - FCA file format conversion and interoperability software // Proc. Concept. Struct. Tool InteroperabilityWork. — 2008.103. Roth C., Obiedkov S., Kourie D. G. On succinct representation ofknowledge community taxonomies with formal concept analysis //Int. J. Found. Comput. Sci. — 2008. — Apr. — Vol. 19, no. 02. —Pp. 383–404.104. Scheer A.-W. Business Process Engineering–Reference Models forIndustrial Companies // Berlin al.

Springer, — 1994.105. Schietgat L., Ramon J., Bruynooghe M., Blockeel H. An Efficiently Computable Graph-Based Metric for the Classification ofSmall Molecules // Discov. Sci. SE - 20. Vol. 5255 / ed. byJ.-F. Boulicaut, M. Berthold, T. Horváth. — Springer Berlin Heidelberg, 2008. — Pp. 197–209.

— (Lecture Notes in ComputerScience).106. Seeland M., Girschick T., Buchwald F., Kramer S. Online Structural Graph Clustering Using Frequent Subgraph Mining // Mach.Learn. Knowl. Discov. Databases SE - 14. Vol. 6323 / ed. by J.Balcázar, F.

Bonchi, A. Gionis, M. Sebag. — Berlin, Heidelberg :Springer Berlin Heidelberg, 2010. — Pp. 213–228. — (LectureNotes in Computer Science).107. Shelokar P., Quirin A., Cordón O., Cordón Ó. MOSubdue: aPareto dominance-based multiobjective Subdue algorithm for frequent subgraph mining // Knowl.

Inf. Syst. — 2013. — Nov. —Vol. 34, no. 1. — Pp. 75–108.108. Soulet A., Raı̈ssi C., Plantevit M., Cremilleux B. Mining DominantPatterns in the Sky // 2011 IEEE 11th Int. Conf. Data Min. —Vancouver, B.C, Canada : IEEE, Dec. 2011. — Pp. 655–664.109. Srikant R., Agrawal R.

Mining sequential patterns: Generalizations and performance improvements. — Springer, 1996.150110. Sun X., Orlowska M. E., Zhou X. Finding event-oriented patternsin long temporal sequences // Adv. Knowl. Discov. Data Min. —Springer, 2003.

— Pp. 15–26.111. Ter Hofstede A. H. M., Aalst W. M. P. van der, Adams M., RussellN. Modern Business Process Automation: YAWL and its supportenvironment. — Springer, 2009.112. Thomas L. T., Valluri S. R., Karlapalem K. MARGIN: Maximalfrequent subgraph mining // ACM Trans. Knowl. Discov. Data. —2010.

— Oct. — Vol. 4, no. 3. — Pp. 1–42.113. Toivonen H. [et al.] Discovery of frequent patterns in large datacollections. — Citeseer, 1996.114. Tsumoto S., Iwata H., Hirano S., Tsumoto Y. Similarity-based behavior and process mining of medical practices // Futur. Gener.Comput.

Syst. — 2014. — Apr. — Vol. 33. — Pp. 21–31.115. Valtchev P., Grossser D., Roume C., Hacene M. R. 5. GALICIA: an open platform for lattices // Contrib. to 11th Intl. Conf.Concept. Struct. — 2003. — Pp. 241–254.116. Webb G. I. Discovering Significant Patterns // Mach.

Learn. —2007. — Vol. 68, no. 1. — Pp. 1–33.117. Webb G. I. Self-sufficient itemsets // ACM Trans. Knowl. Discov.Data. — 2010. — Jan. — Vol. 4, no. 1. — Pp. 1–20.118. Webb G. I., Zhang S. K-Optimal Rule Discovery // Data Min.Knowl. Discov. — 2005. — Vol. 10, no. 1. — Pp. 39–79.119. Weijters A., Ribeiro J. T. S. Flexible heuristics miner (FHM) //Comput. Intell. Data Min.

(CIDM), 2011 IEEE Symp. — IEEE.2011. — Pp. 310–317.120. Weijters A. J. M. M., Aalst W. M. P. van der Rediscovering workflow models from event-based data using little thumb // Integr.Comput. Aided. Eng. — 2003. — Vol. 10, no. 2. — Pp. 151–162.151122. Wen L., Aalst W. M. P. van der, Wang J., Sun J. Mining process models with non-free-choice constructs // Data Min. Knowl.Discov. — 2007. — Vol. 15, no. 2. — Pp. 145–180.121. Wen L., Wang J., Aalst W.

M. P. van der, Huang B., Sun J. A novelapproach for process mining based on event types // J. Intell. Inf.Syst. — 2009. — Vol. 32, no. 2. — Pp. 163–190.123. Werf J. M. E. M. van der, Dongen B. F. van, Hurkens C. A. J.,Serebrenik A. Process discovery using integer linear programming // Appl. Theory Petri Nets. — Springer, 2008. — Pp.

368–387.124. White S. A. Introduction to BPMN // IBM Coop. — 2004. —Vol. 2. —.125. Wörlein M., Meinl T., Fischer I., Philippsen M. A QuantitativeComparison of the Subgraph Miners MoFa, gSpan, FFSM, andGaston // Knowl. Discov. Databases PKDD 2005 SE - 39. Vol.3721 / ed. by A. Jorge, L. Torgo, P. Brazdil, R. Camacho, J.Gama. — Springer Berlin Heidelberg, 2005. — Pp. 392–403.

—(Lecture Notes in Computer Science).126. Xing Z., Pei J., Keogh E. A brief survey on sequence classification // ACM SIGKDD Explor. Newsl. — 2010. — Nov. — Vol. 12,no. 1. — P. 40.130. Yan X., Cheng H., Han J., Yu P. S. Mining significant graphpatterns by leap search // Proc. 2008 ACM SIGMOD Int. Conf.Manag. data - SIGMOD ’08. — New York, New York, USA :ACM Press, June 2008. — Pp. 433–444.127. Yan X., Han J. CloseGraph: mining closed frequent graph patterns // Proc. ninth ACM SIGKDD Int.

Conf. Knowl. Discov.data Min. — New York, NY, USA : ACM, 2003. — Pp. 286–295. — (KDD ’03).152128. Yan X., Han J. gSpan: Graph-Based Substructure Pattern Mining //Data Mining, 2002. ICDM 2003. Proceedings. . . . — Dec.2002. — P. 721.129. Yan X., Han J., Afshar R. CloSpan: Mining Closed SequentialPatterns in Large Databases // Proc. SIAM Int’l Conf.

DataMin. — 2003. — Pp. 166–177.131. Yevtushenko S. A. System of data analysis “Concept Explorer” //Proc. 7th Natl. Conf. Artif. Intell. KII-2000. — Russia, 2000. —Pp. 127–134.132. Zaki M., Hsiao C.-J. Efficient algorithms for mining closed itemsets and their lattice structure // IEEE Trans. Knowl. Data Eng. —2005.

— Apr. — Vol. 17, no. 4. — Pp. 462–478.133. Zaki M. J. Efficient enumeration of frequent sequences // Proc.seventh Int. Conf. Inf. Knowl. Manag. — ACM. 1998. —Pp. 68–75.134. Zaki M. J. Sequence mining in categorical domains: incorporatingconstraints // Proc. ninth Int.

Conf. Inf. Knowl. Manag. — ACM.2000. — Pp. 422–429.135. Zaki M. SPADE: An Efficient Algorithm for Mining FrequentSequences // Mach. Learn. — 2001. — Vol. 42, 1-2. — Pp. 31–60.137. Zeng Z., Wang J., Zhang J., Zhou L. FOGGER : An Algorithmfor Graph Generator Discovery // Proc. 12th Int. Conf. ExtendingDatabase Technol. Adv. Database Technol. - EDBT ’09. — NewYork, New York, USA : ACM Press, Mar.

Характеристики

Список файлов диссертации

Моделирование процессов с состояниями сложной структуры на основе решёток замкнутых описаний
Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. 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