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专著《Pattern Matching with Wildcards And Length Constrains》 及《数据流分类》出版发行

  近日,吴信东教授“千人计划”研究团队出稿一本英文专著及一本中文专著。由吴信东、谢飞等著《Pattern Matching with Wildcards And Length Constrains》已在科学出版社出版发行。由胡学钢李培培、张玉红、吴信东所著的《数据流分类》已在清华大学出版社出版发行。
  《Pattern Matching with Wildcards And Length Constrains》围绕带有通配符和长度约束的模式匹配这一科学前沿问题进行算法设计与分析,系统、深入地阐述带有通配符和长度约束模式匹配的问题描述、算法设计、理论和实验结果分析。全书共192页,计32.8万多字。该书主要内容包括:①形式化描述带有通配符和长度约束的模式匹配问题,设计在线处理方式的精确匹配算法,并对其扩展以解决近似模式匹配问题;②提出基于位并行技术的模式匹配算法,提高搜索效率;③提出“网树”结构,计算指数量级模式匹配解的个数;④提出“子网树”结构,解决一般通配符约束问题;⑤设计启发式算法,提高带有通配符约束模式匹配解的完备性。书中的每个算法都给出了详细的介绍和实验结果,聚焦处理带有通配符和长度约束的模式匹配问题和理论与实验相结合是本书的最大特点。
  《数据流分类》全书60余万字。国内外数据流相关的著作较少,多关注于数据流的大纲数据与数据管理、面向数据流的聚类、频繁项集挖掘、模式挖掘等数据挖掘任务以及面向具体应用数据(如:传感数据流)的数据流相关处理技术研究。本专著内容则集十年研究经验成果,系统地阐述数据流分类任务。在阐述数据流分类问题的基础理论、技术方法以及应用实践的基础上,就数据流中若干重要科学问题设计了一系列的研究方案,同时,归纳总结了此领域的八大开放性问题。结合实际应用案例,提出了对当前数据流挖掘相关问题的见解。相关代码的公开,提供了更多可利用的实验资源。
  以上两本专著具有系统性、专题性的特点,对从事数据挖掘、模式识别等相关领域的研究人员有较高的参考价值。既可指导初学者的研究入门,又可为具有一定基础的研究者们提供讨论的素材。
  专著资助项目有:国家973课题(2013CB329604),美国国家科学基金(CCF-0514819、CCF-0905337),国家自然科学基金(60828005、61229301、61273292),国家教育部长江学者计划,教育部创新团队(IRT13059),国家科学技术学术著作出版基金。