分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题,提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI,该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集并采用全序搜索树作为搜索空间,然后采用父等价剪枝技术来缩小搜索空间,最后再结合基于MFI-tree的投影策略实现超集检测来提高算法的效率。实验结果表明,BMFI算法在时间效率与空间效率方面均优于FPMAX算法与MFIN算法。该算法在稠密数据集与稀疏数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在5G系统中,毫米波(mmWave)与终端直通技术(device-to-device,D2D)有利于提升系统容量和频谱利用率。针对73 GHz下underlay蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究。为了降低彼此间的干扰,首先提出对基站和D2D用户接收机进行区域限制;其次利用线性相关的方法选出可复用的蜂窝用户;最后在满足蜂窝通信和D2D通信服务质量(QoS)的要求下提出一种基于干扰控制的资源分配,以提升系统的吞吐量。仿真结果表明所提算法的性能优于参考算法。该算法能够有效提升系统吞吐量和频谱效率。