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频繁子树模式在中心词识别中的应用研究
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.61305062,61273292)、教育部博士点博导基金项目(No.20130111110011)、安徽省自然科学基金项目(No.1308085QF102)、中国博士后科学基金项目(No.2012M511403)资助
中文摘要:

讨论带有限长空位和one—off约束条件的模式匹配问题,其中限长空位改变单个匹配解结构,one-off条件约束匹配解之间的关系,从而形成规模较大且稀疏的解空间.借鉴约束可满足性问题框架,将PMGO问题转化为图结构下的路径搜索问题,并证明转化的等价性.然后提出图结构下的剪枝和匹配算法(GPM),根据one-off约束得到节点之间的约束关系,再迭代交互地进行剪枝与搜索.实验中使用匹配解丢失率度量已有启发式算法和GPM的完备性,证明GPM可与已有启发式算法形成互补,有效降低匹配解丢失率.

英文摘要:

The problem of pattern matching with bounded length gaps and one-off constraint (PMGO) is discussed. The structure of individual occurrences is changed by the bounded gaps, and the relation between occurrences is restricted by the one-off constraint. Thus, a large-scale sparse space of all candidate occurrences is generated. Based on the framework of the constraint satisfaction, the PMGO problem is transformed into path search in a directed acyclic graph (DAG) structure. Meanwhile, the equivalence of transformation is proved. Then, a graph-based pruning and matching (GPM) algorithm is presented. In GPM algorithm, a constraint relationship between vertexes is built under the one-off constraint, and then the path search is combined with a pruning procedure in an alternating and iterative manner. The loss rate of occurrences is used to measure existing heuristic algorithms and the completeness of the proposed GPM algorithm. The experimental results demonstrate that the GPM algorithm provides a complementary method for heuristic algorithms and it efficiently reduces the loss rate of occurrences.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909