算法研究

斯坦福大学探索信息网络聚类分析的SimRank算法，该算法为信息网络结构分析提供了新的视角和方法。

聚类算法的总结类资源其实不少，但《聚类算法研究_孙吉贵.pdf》这篇文章还挺有参考价值的。里面把近年来比较火的聚类方法都梳理了一遍，像K-Means、DBSCAN、谱聚类这些常用的算法，都有详细。关键是，它不仅讲原理，还搭配实验，讲清楚了算法在不同数据集下的表现。对比做得蛮细，准确率、效率都有考虑。 从算法思想讲起，再到关键技术，讲优缺点，说实话，讲得挺透。你要是正好在搞数据挖掘或者图像聚类，拿这篇文章做入门或者查漏补缺都挺合适。尤其是对比那块，看完你基本就知道哪个算法适合自己的场景了。 还有一点蛮好的，作者选的实验数据都来自UCI那类公开库，比较有代表性。你可以用同样的数据复现实验，方便。对

这篇论文探讨了Apriori算法在数据挖掘中的应用。

研究关联规则算法在数据挖掘中的地位 分析Apriori算法的核心原理 探讨Apriori算法在关联规则研究中的应用 提出Apriori算法的一种新改进方法

本研究探讨了国际移动设备识别码 (IMEI) 的生成算法。IMEI 是用于识别移动设备的唯一号码，由 15 位数字组成。了解 IMEI 生成算法对于移动设备身份验证、网络安全和设备跟踪至关重要。 本研究将深入研究 IMEI 结构、校验位计算以及不同制造商和设备类型使用的各种生成算法。此外，还将分析 IMEI 生成算法的安全性，并探讨潜在的漏洞和攻击向量。 研究方法 本研究采用文献综述、算法分析和实验评估相结合的方法。 文献综述: 收集和分析有关 IMEI 标准、生成算法和安全性的现有文献。 算法分析: 深入研究 IMEI 生成算法的数学基础和逻辑结构。 实验评估: 使用编程语言（如 Pyt

深入探讨 RAR 压缩算法的核心机制，分析其在数据压缩、文件加密等方面的应用特点，并与其他主流压缩算法进行比较，探讨其优缺点以及未来发展方向。

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

总结聚类算法的研究现状及新进展 分析代表性算法的算法思想、关键技术和优缺点 对典型算法进行实验对比，分析不同数据集和算法的聚类情况 提出聚类分析的研究热点、难点和待解决问题

数据挖掘分类算法的研究这篇论文全面阐述了数据挖掘中分类算法的研究进展。

Kmeans算法在模式识别和数据挖掘等领域应用广泛。针对高维度数据聚类效果差的问题，李森林和蒋启明提出了一种改进方法。