异质信息网络相似性度量的并行化算法研究与实现

当前，信息网络研究主要集中在同质网络上，而对于异质信息网络的网络表示学研究较为有限。提出一种创新方法，利用不同元路径将异质信息网络转化为带权质子图，通过引入带权重边的元路径来抽取同质子图。进一步采用带偏置的随机游走策略生成同类节点序列，并利用Skip-gram模型来学习节点的表示向量。实验结果显示，相较于单一路径算法，本算法在节点分类及相似性搜索等数据挖掘任务中表现出色。

距离度量 在市场研究中，距离度量常被用于 quantize 数据点之间的差异。以下列举了几种常用的距离指标： 欧式距离: 这是最常用的距离度量方法之一，用于计算多维空间中两点间的直线距离。 欧式距离的平方: 该指标在计算上更为简便，并且在一些算法中可以提高计算效率。 曼哈顿距离: 又称“城市街区距离”， 计算两点在标准坐标系上的绝对轴距总和。 切比雪夫距离: 该指标衡量的是两点在各个维度上的最大差值。 相似性度量 除了距离度量外，相似性度量也常用于市场研究，其目的是 quantize 数据点之间的相似程度。常用的相似性度量方法包括： 余弦相似度: 该指标衡量的是两个向量夹角的

Python编程语言中，相似性度量是评估多个数据对象相似程度的方法，广泛应用于数据挖掘、机器学习和自然语言处理等领域。本资源包含完整Python代码实现和相关结果图片，帮助深入理解和应用这些度量方法。讨论的基本相似性度量方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度和Jaccard相似系数。Levenshtein距离和Jaro-Winkler距离适用于字符串相似度，TF-IDF和Word2Vec常用于文本相似度模型。压缩包可能包含各方法的Python代码实现和结果图片，帮助理解这些度量特性及在实际项目中的应用。

传统的时间序列相似性度量方法直接在高维原始序列上进行计算，存在计算量大、效率低的问题。为此，提出一种基于关键点的时间序列相似性度量方法。该方法首先设计一种新的关键点提取算法，该算法不仅可以有效提取非单调序列的关键点，还可以准确识别单调序列的关键点。通过关键点提取，可以有效压缩时间序列的维度，保留序列的整体形态特征。在此基础上，提出一种新的基于关键点的时间序列相似性度量算法，该算法能够计算任意长度的时间序列的相似度，降低了相似性度量对人为设定阈值的依赖，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够有效提高时间序列相似性度量的效率和精度，为时间序列数据挖掘中的聚类和预测任务提供有效

时间序列数据挖掘：特征表示与相似性度量研究方向 本研究深入探讨时间序列数据挖掘领域中特征表示和相似性度量的关键作用。通过对现有主要方法的全面回顾与分析，揭示其各自的优势和局限性，并在此基础上展望未来研究方向，为时间序列数据的特征表示和相似性度量研究提供新的思路。

论文研究 - 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量。时间序列的特征表示和相似性度量是数据挖掘的核心基础，其质量直接影响后期挖掘的成效。提出一种通过正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示的方法。该方法分析了特征维数对时间序列拟合效果的影响，并通过选取关键特征来捕捉序列的主要趋势，形成一种鲁棒的形态特征相似性度量方法，从而提升相似性度量的质量。实验结果显示，该方法不仅满足下界要求，且具有良好的下界紧凑性和数据剪枝效果，在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中表现出色。

在当前信息时代，信息网络无处不在，从中提取有用知识成为重要任务。传统的聚类和排序方法在处理单一数据类型时已成熟，但在异构信息网络中显得力不足。为解决这一问题，提出了RankClus框架，集成聚类与排序，以更准确地理解和分析多类型信息网络。框架首先基于初始聚类进行数据分割，并应用排序算法优化聚类效果。接下来，RankClus采用混合模型分解对象，优化聚类质量。随后通过迭代优化聚类和排序结果，直到达到稳定状态。实验结果显示，RankClus在信息网络分析中展现出显著优势，生成更准确的聚类结果，以更高效率完成任务。

针对生物信息网络中的数据挖掘问题，如算法精度低、运行速度慢和内存占用大，提出一种基于关联规则映射的优化算法。该算法利用网络数据集之间的关联映射关系，确定数据集的关联规则，并引入挖掘因子和相对误差以提高算法精度。同时，根据多维子空间中数据集的关联程度进行区分，有效挖掘不同数据集。实验结果显示，优化后的算法在提高挖掘精度、减少内存占用和提升计算速度方面具有显著优势。

在Matlab图像检索中，对图像进行处理和匹配，以评估它们之间的相似性。