Maximal Frequent Subtree Mining Algorithm Based on Subtree Constraint

目前大多数频繁子树算法都是挖掘频繁子树完全集,这些算法数据搜索空间的内存开销和输出的结果集都非常庞大。为了减小结果集,提出基于子树约束的最大频繁子树算法——CSMTrEEMInEr,采用垂直和层次扩展的方法来枚举频繁子树,并使用覆盖关系来对不可能生成最大频繁子树的模式进行删除。实验结果验证CSMTrEEMInEr算法的有效性和稳定性。Most algorithms for mining frequent subtrees are mining completed frequent sets, so the searching space and results are very huge.For reducing the results' number, proposes CSMTreeMiner, a maximal frequent subtree mining algorithm based on subtree constraint.This algorithm uses vertical and level extension technique to enumerate subtrees, and uses the cover relationship to delete the pattern which is impossilbe to generate maximal frequent subtree.Experimental result shows that CSMTreeMiner is effective and stable.国家自然科学基金(No.50604012

世界科技中心转移的钻石模型——基于经济繁荣、思想解放、教育兴盛、政府支持、科技革命的历史分析与前瞻

近现代以来,意大利—英国—法国—德国—美国相继成为世界科学中心。经济繁荣、思想解放、教育兴盛、政府有力支持等社会因素以及科学成果涌现时机因素共同导致了世界科学中心的形成、演进与更替,五要素钻石模型可给予有效分析。科学与技术关系日益紧密,未来世界科技中心将不只一个,而是呈现出多中心并进、加速向亚太地区转移的趋势,并具有网络化、全球化等新特点。新一轮科技革命与产业变革加速演进,全球科技创新进入前所未有的密集活跃期,为我国成为世界科技中心提供了难得的“机会窗口”,当务之急是解放思想,完善人才政策,营造创新友好的环境,加快世界教育中心建设,加大政府支持力度,破解发展面临的难题,抢占前沿研究与颠覆性技术创新的先机,实现中华民族伟大复兴的中国梦,为世界和平发展和永续繁荣作出更大贡献

世界科技中心转移的钻石模型——基于经济繁荣、思想解放、教育兴盛、政府支持、科技革命的历史分析与前瞻

近现代以来,意大利—英国—法国—德国—美国相继成为世界科学中心。经济繁荣、思想解放、教育兴盛、政府有力支持等社会因素以及科学成果涌现时机因素共同导致了世界科学中心的形成、演进与更替,五要素钻石模型可给予有效分析。科学与技术关系日益紧密,未来世界科技中心将不只一个,而是呈现出多中心并进、加速向亚太地区转移的趋势,并具有网络化、全球化等新特点。新一轮科技革命与产业变革加速演进,全球科技创新进入前所未有的密集活跃期,为我国成为世界科技中心提供了难得的"机会窗口",当务之急是解放思想,完善人才政策,营造创新友好的环境,加快世界教育中心建设,加大政府支持力度,破解发展面临的难题,抢占前沿研究与颠覆性技术创新的先机,实现中华民族伟大复兴的中国梦,为世界和平发展和永续繁荣作出更大贡献