Number of Solutions for Some Special Logical Analysis Problems of Integer Data

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

In the class of discrete enumeration problems, an important place belongs to the problems of searching for frequently and infrequently occurring elements in integer data. Questions on the effectiveness of such a search are directly related to the study of the metric (quantitative) properties of sets of frequent and infrequent elements. It is assumed that the initial data are presented in the form of an integer matrix, whose rows are descriptions of the studied objects in the given system of the numerical characteristics of these objects, called attributes. The case is considered when each attribute takes values from the set {0,1,...k-1}, k>2. Asymptotic estimates for the typical number of special, frequent fragments of object descriptions, called correct fragments, and estimates for the typical length of such a fragment are given. We also present new results concerning the study of the metric properties of the minimal infrequent fragments of descriptions of objects.

Sobre autores

A. Djukova

Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: edjukova@mail.ru
Россия, Москва

E. Djukova

Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Autor responsável pela correspondência
Email: edjukova@mail.ru
Россия, Москва

Bibliografia

  1. Баскакова Л.В., Журавлев Ю.И. Модель распознающих алгоритмов с представительными наборами и системами опорных множеств // ЖВМ и МФ. 1981. Т. 21. № 5. С. 1264–1275.
  2. Hammer P.L. Partially Defined Boolean Functions and Cause-effect Relationships // Lecture at the Intern. Conf. on Multi-Attrubute Decision Making Via ORBased Expert Systems. Passau, Germany: University of Passau, 1986.
  3. Дюкова Е.В., Журавлев Ю.И. Дискретный анализ признаковых описаний в задачах распознавания большой размерности // ЖВМ и МФ. 2000. Т. 40. № 8. С. 1264–1278.
  4. Дюкова Е.В., Песков Н.В. Поиск информативных фрагментов описаний объектов в дискретных процедурах распознавания // ЖВМ и МФ. 2002. Т. 42. № 5. С. 741–753.
  5. Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. М.: ФАЗИС, 2006. 159 с.
  6. Dragunov N., Djukova E. and Djukova A. Supervised Classification and Finding Frequent Elements in Data // VIII Intern. Conf. on Information Technology and Nanotechnology (ITNT-2022). Samara, Russian Federation: IEEE, 2022. P. 1–5.
  7. Дюкова Е.В., Дюкова А.П. О сложности обучения логических процедур классификации // Информатика и ее применения. 2022. Т. 16. Вып. 4. С. 57–62.
  8. Андреев А.Е. Об асимптотическом поведении числа тупиковых тестов и длины минимального теста для почти всех таблиц // Пробл. кибернетики. 1984. Вып. 41. С. 117–142.
  9. Дюкова Е.В., Сотнезов Р.М. Асимптотические оценки числа решений задачи дуализации и ее обобщений // ЖВМ и МФ. 2011. Т. 51. № 8. С. 1431–1440.
  10. Носков В.Н., Слепян В.А. О числе тупиковых тестов для одного класса таблиц // Кибернетика. 1972. № 1. С. 60–65.
  11. Aggarwal Charu C. Frequent Pattern Mining. N. Y.: Springer International Publishing, 2014. 469 p. (https://www.charuaggarwal.net/freqbook.pdf).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2.

Baixar (32KB)
3.

Baixar (29KB)

Declaração de direitos autorais © А.П. Дюкова, Е.В. Дюкова, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».