檢索結果：共8筆資料 檢索策略： "Clique".ekeyword (精準)
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Maximum Clique Problem(MCP) 為一個解決最大子圖的方法，能夠在圖形中找 出最大完全子圖以及這個最大完全子圖包含的點數總量，在圖論中為 NP hard 問 題，其應用在於分析…
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近年來，由於網際網路每日產生的資料量不斷增加，要在海量的資料中找出有價值的資訊愈來愈受到重視，這使得資料探勘成為重要的研究課題。分群是資料探勘中一個常用的方法，資料不需要事先給定類別標籤是分群的優勢…
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列舉極大完全子圖是一種圖論的問題，可以在大圖內找出所有完整子圖，適合用來分析網路結構、圖論分群、社交群的偵測，而目前最常用來解決此問題的演算法是Bron-Kerbosch演算法，但是該演算法大部分研…
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近年來移動物件追蹤技術越趨進步，促使藉由地點採集技術可從不同類型的移動物件中蒐集到巨量的軌跡時間序列資料，因此從這些巨量軌跡時間序列資料中探勘有用的資訊是ㄧ個被受矚目的議題。在論文中我們探討如何從大…
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最大完全子圖問題是一個經典且眾所皆知的組合最佳化問題，其已被證實為NP-hard難題。完全子圖為圖G={V,E}中的一個子圖，在此完全子圖中的每點之間均相鄰。最大完全子圖問題的目標即是在一個任意圖形…
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在大圖(large graph)中探勘出最大團(maximum clique)問題被應用在許多領 域中，例如：社群網路、生物資訊學(bioinformatics)以及計算化學(computation…
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使用 GPU 執行通用運算 (GPGPU) 是近來熱門的研究議題，GPU 隨著技術的進步 也可以執行過去只由 CPU 負責的運算工作，常見得應用包括生物序列比對、語音 辨識、分子模型、氣象模擬等。透…
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團為一圖中的任兩點皆有連接，亦稱為完全圖，若一團不為其它團的子圖時，則稱為極大團。在社群網路蓬勃發展的時代，群體分析變得越來越重要，透過極大團列舉演算法能快速找出關係密切的群體。Bron-Kerbo…