导读:本文包含了树模式论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:南京市总工会
树模式论文文献综述
韦婷[1]（2019）在《南京市总工会突出职工参与 优化“南京工匠”选树模式》一文中研究指出江苏省南京市总工会韦婷报道近日,江苏省南京市总工会经过广泛调研,确定了2018年度"南京工匠"选树工种,分别为"砌筑工、工业涂装工、环卫机扫工、炒茶工、工程测量员、无线电装接工、班主任(小学)、医师、南京金箔锻制技艺、南京云锦织造技艺"十个行业(工种),2018年度"南京工匠"选树工作预计将在2019年4月完成,选树出的"南京工匠"将在全市"五一"大会上由市委市政府(本文来源于《工会信息》期刊2019年05期）
陈碧梅[2]（2018）在《创新先进典型的选树模式》一文中研究指出先进典型是有形的正能量,是践行社会主义核心价值观的鲜活典范。习近平总书记强调:要多宣传报道人民群众中涌现出来的先进典型和感人事迹,丰富人民精神世界,增强人民精神力量,满足人民精神需求。南方电网公司2018年党组1号(本文来源于《企业文明》期刊2018年11期）
赵文,吴小莹[3]（2018）在《分布式事务型内嵌树模式挖掘》一文中研究指出为了从大规模数据集中更高效地发现有价值的规则,本文提出一种迭代的频繁内嵌无序树模式挖掘算法:TETPM.同时设计了两个工作负载划分策略:TETPM-P和TETPM-E. TETPM-P由模式划分工作负载,而TETPM-E则通过模式实例来划分工作负载.实验评估表明,两种算法均可以有效地从大型数据集中挖掘频繁内嵌模式,TETPM-P适合于模式实例数更均衡的数据集,而TETPM-E则更适合规模更大的数据集.(本文来源于《武汉大学学报(理学版)》期刊2018年06期）
郑利强,廖湖声,苏航,高红雨[4]（2018）在《一种针对正规树模式的复杂事件查询方法》一文中研究指出随着对半结构化流式数据进行复杂事件查询的需求日益增加,高效地进行复杂事件查询显得尤为重要。目前针对复杂事件查询的方法主要集中在仅有结构约束的查询请求,对同时含有时序约束的查询请求不能很好地支持。因此,针对XML这种半结构化流式数据,提出了一种基于下推自动机扩展的模式匹配算法,它能够高效地处理使用正规树模式描述的含有结构约束和时序约束的复杂事件,通过对比实验也证明了该方法具有更高的性能。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2018年05期）
俄新宇[5]（2018）在《XML有序正规树模式优化方法的研究》一文中研究指出大数据的不断普及使得云计算在各行各业中的使用不断加大,相应的,流数据在实时系统的处理中数据规模变大、查询也更复杂,例如在各类商业智能数据管理、Web应用以及实时追踪监控中的流数据处理。这样的大数据中有价值的数据比较少且具有数据量庞大、语义与数据组织复杂等特点。但把其聚合并通过一定的规则进行分析,就能够从中提取有价值的信息出来。很多实时数据,其价值因时间的推移从而不断被削弱,因此需要实时系统能够高效且准确地依据检测规则提取事件流里的目标信息。对于复杂事件处理这项技术,其核心目标是准确、及时地检测到事件流里符合规定模式的事件序列,因此,数据处理技术进展的重要突破口是怎么高效地检测出结构复杂、数据规模大、价值密度偏低的数据。事件流处理是对流数据处理的概括,因此复杂事件的分析处理技术可以采用流数据查询的方法,即其模式能够使用流数据查询模式来描绘。因此得到更高效、能解决结构、语义更复杂查询的事件检测模式匹配算法成为了处理流数据的主流方法。当今,复杂事件由一系列事件构成,事件间存在多种关系。正规式中有语义的算子--克林闭包、连续、析取适合表述事件之间的关系,因此复杂事件处理大多采用正规式模式匹配算法。但流数据在实时系统中通常表现出半结构化特性,这一特性复杂化了事件,对于来自于半结构化数据流的复杂事件,一类事件模式名为正规树模式和对应的模式匹配算法被提出,该算法不仅仅能够约束事件之间的结构关系,还能够约束时序关系,同时针对复杂事件具有丰富地描述能力。为提高流数据中复杂事件检测的效率,提出了一类用来检测具有半结构化特性的复杂事件,名为有序正规树的事件模式及其匹配算法,但是该算法存在有序化后产生冗余以及算子产生的匹配过程中引起的不必要回溯的问题,为了进一步提高有序正规树模式的处理与查询效率,本文提出了一种利用DTD的结构信息和语义信息对有序正规树模式做出结构与时序上的约束,进行树模式最小化与优化重写的优化方法,该方法利用DTD筛选去掉无效、冗余的树模式,并通过将祖先后代关系转化为确定的父子关系路径达到减少匹配过程中的候选路径。根据实验结果可知,该优化方法可以有效提高有序正规树模式查询的效率。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-05-01）
闫蕾[6]（2018）在《基于正规树模式匹配的并行复杂事件检测方法》一文中研究指出随着计算机技术的飞速发展,网络应用系统中持续产生、传输和处理海量流数据。这些数据往往数据量大、类型多、流速快,且价值密度低。如何从大规模单体价值较低的数流据中获取高价值的信息,是大数据时代发展的关键。复杂事件处理是一种基于事件流的技术,它将数据抽象为不同类型的事件,通过过滤、关联、聚合等操作分析事件间的关系,最终由简单事件得到高级事件。由于相当多的流数据可抽象为事件流,对流数据的检测处理可抽象为复杂事件的检测处理,因此发展具有更强描述能力、更高检测效率的复杂事件检测方法,成为了解决大数据时代流数据处理问题的主要方法之一。对于复杂事件处理,强复杂事件描述能力和高复杂事件检测效率是一对矛盾。组成复杂事件的多个简单事件之间往往具有时序约束关系和结构约束关系,因此高级的事件模式应提供丰富的时序描述能力和结构约束关系,但也不可避免地增加了检测算法的复杂性;另外,快速达到的流数据更增加了计算资源和存储资源的开销。本研究通过利用计算机多核计算能力,提出了一种并行复杂事件检测方法CEDPRT,为解决上述问题提供了一种新的思路。该方法采用描述能力较强的正规树模式作为描述复杂事件检测请求的事件模式,使其既可以处理事件间具有结构约束的用户检测请求,又可以处理具有时序约束的请求,具有“强描述能力”;通过自动机和映射表方法,提出一个新颖完备的数据并行处理正规树模式匹配方法,使计算机的多核优势在海量流数据的处理中得到充分利用;通过树有序化操作,将匹配任务分解,实现任务并行与数据并行相结合处理正规树模式匹配,使方法处理检测速度提升,具有“高检测效率”。通过实验验证了CEDPRT方法的复杂事件描述能力和复杂事件检测效率,在大数据时代实际的流数据处理问题中,CEDPRT方法可使用户更高效地获取更深层次的信息。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-05-01）
赵文[7]（2018）在《基于MapReduce的分布式内嵌树模式挖掘》一文中研究指出从树结构数据中查找内嵌模式是一个具有许多实际应用的重要研究问题,如电子商务、生物学、用户行为预测等.多年来,有很多算法被提出来解决这一问题.然而,这些算法几乎都集中于在单机上挖掘模式.鉴于数据集规模的激增,这些解决方案就显得效率低下或缺乏可行性.本文根据输入数据类型的不同,从两个方向研究基于MapReduce的分布式环境下频繁无序嵌入树模式的挖掘:事务型数据和单树型数据.本文提出了以事务型数据为输入的分布式频繁无序嵌入树模式挖掘算法TETPM.TETPM算法分为两个阶段:准备阶段找到所有频繁的标记;迭代阶段依次从规模为k的频繁模式中以两两模式连接的方式计算出新的规模为k+1的频繁模式,并在此过程中维护每个模式的实例列表,通过两两模式的实例列表连接计算新模式的支持度.针对TETPM算法我们根据数据粒度分别提出了负载均衡方式不同的两种算法:基于模式划分数据量的TETPM-P和基于模式实例划分的TETPM-E.并在后期的实验部分比较了两者的性能,实验结果表明两者都能处理单机算法不能解决的数据规模,且TETPM-E更适合规模更大的数据集,而TETPM-P更适合于频繁模式的实例数更均衡的数据集.本文提出了以单树型数据为输入的分布式频繁无序嵌入树模式挖掘算法EtpmLtd.EtpmLtd算法以迭代的方式运行,每一个迭代分为叁个阶段:枚举候选模式阶段根据已知的规模为k的频繁模式中以两两模式连接的方式枚举出规模为k+1的候选模式;本地挖掘阶段计算出每个候选模式在本数据块的实例,并通过外部子孙阶段扩展策略保证不遗漏实例;全局统计阶段根据所有实例统计出全局的支持度.我们在EtpmLtd算法的基础上提出了两个优化策略以提升运行效率和降低通信消耗.后期的实验结果表明EtpmLtd算法能处理单机算法不能解决的数据规模,且优化策略能带来明显的性能提升.(本文来源于《武汉大学》期刊2018-05-01）
葛万杰[8]（2018）在《多维空间中树模式匹配问题研究》一文中研究指出模式是计算机中表示知识的一种形式。在数据挖掘领域,以模式来表示从数据中所挖掘的隐藏知识,是目前的标准做法。相比于传统的模式,由于经常需要表达较为复杂的知识形态,特别是对于涉及多维甚至高维空间的数据,数据挖掘领域的知识模式是定义在多维空间中的,其结构也因此较为复杂。在应用这类知识模式的过程中,经常需要进行模式匹配、发现、组合等操作,就目前而言,虽然传统模式匹配等问题已经得到较好的解决,但对于这类多维空间中的复杂模式,还缺少高效匹配算法。本文即致力于多维空间中树模式匹配问题研究,以期为这类模式的实际应用扫除障碍。本文的主要研究工作如下:(1)在探讨多维空间中树模式特性的基础上,研究了直接将传统单维树匹配算法推广到多维空间的平凡算法。本文研究发现,多维空间中树模式存在着维度间的概率差异及维度内信息熵差异,据此设计了新的多维空间中模式匹配策略和匹配算法。算法通过考虑成功匹配的概率信息,以期尽早发现不匹配的结点,实现无效匹配的早剪枝,从而减少不必要的维度匹配操作。实验结果表明,本文提出的算法效率相比平凡算法有了极大的提高,并且这种提高在模式树中含有通配符时更加明显。(2)针对多维空间中的多个树模式的匹配问题,简单应用上述单树模式匹配来依次实现各模式匹配的平凡算法是低效率的。本文研究发现,多模式集合中通常存在着较多的重复子结构,消除这些重复子结构的反复匹配,是实现高效率匹配算法的关键。为此,本文设计了新的多树模式匹配算法。该算法首先将树模式集合中的重复子结构进行合并,然后依据合并结果进行匹配,从而消除重复匹配操作,大大提高多模式匹配算法的效率。实验结果表明,相比平凡算法,本文提出的算法效率有较大的提高。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2018-04-01）
马婷婷[9]（2018）在《以“智慧树”模式构建“智慧团建”新生态(下)》一文中研究指出二、向上生长，就是要做强平台，做实功能“智慧树”向下扎根、汲取营养目的是让树干茁壮成长、枝繁叶茂，对于团建来讲可以通过构建“叁大平台”，发挥“叁大功能”来吸引、凝聚和引领广大团员青年，让团建“智慧树”茁壮成长。1.构建学习交流平台，发(本文来源于《中国青年报》期刊2018-02-07）
马婷婷[10]（2018）在《以“智慧树”模式构建“智慧团建”新生态(上)》一文中研究指出互联网时代下涌现了许多新的生态，比如：智慧交通、智慧公安、智慧医疗，等等，在这样的背景下共青团工作必须构建与互联网技术相适应的组织系统和运行机制，因此，可以借鉴“智慧树”形态来构建“智慧团建”新生态。“智慧团建”是团中央在新形势下，针对团的工作(本文来源于《中国青年报》期刊2018-02-05）
树模式论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
先进典型是有形的正能量,是践行社会主义核心价值观的鲜活典范。习近平总书记强调:要多宣传报道人民群众中涌现出来的先进典型和感人事迹,丰富人民精神世界,增强人民精神力量,满足人民精神需求。南方电网公司2018年党组1号
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
树模式论文参考文献
[1].韦婷.南京市总工会突出职工参与优化“南京工匠”选树模式[J].工会信息.2019
[2].陈碧梅.创新先进典型的选树模式[J].企业文明.2018
[3].赵文,吴小莹.分布式事务型内嵌树模式挖掘[J].武汉大学学报(理学版).2018
[4].郑利强,廖湖声,苏航,高红雨.一种针对正规树模式的复杂事件查询方法[J].计算机与数字工程.2018
[5].俄新宇.XML有序正规树模式优化方法的研究[D].北京工业大学.2018
[6].闫蕾.基于正规树模式匹配的并行复杂事件检测方法[D].北京工业大学.2018
[7].赵文.基于MapReduce的分布式内嵌树模式挖掘[D].武汉大学.2018
[8].葛万杰.多维空间中树模式匹配问题研究[D].合肥工业大学.2018
[9].马婷婷.以“智慧树”模式构建“智慧团建”新生态(下)[N].中国青年报.2018
[10].马婷婷.以“智慧树”模式构建“智慧团建”新生态(上)[N].中国青年报.2018
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