《表1 实验数据集：面向时序图数据的快速环枚举算法》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
为了验证算法的效率与实用性，本文使用以下4个真实的时序图数据集来进行对比实验，这4个数据集均来自SNAP数据集[20]（见表1）.
| 图表编号 | XD00193815700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.12.01 |
| 作者 | 潘敏佳、李荣华、赵宇海、王国仁 |
| 绘制单位 | 北京理工大学计算机科学与技术学院、北京理工大学计算机科学与技术学院、东北大学计算机科学与工程学院、北京理工大学计算机科学与技术学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 实验数据集说明：面向数据高交互任务的分布式图计算方案的设计与实现》2020.10.01
- 《表1 数据集统计结果：基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法》2020.11.01
- 《表1 示例数据集：面向数据集覆盖问题的优化算法研究》2020.06.01
- 《表2 实验数据集信息：一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法》2021.03.01
- 《表1 实验环境配置：面向时序数据的两阶段日志结构合并树文件合并框架》2021.03.10
- 《表2 数据集统计信息：面向群组用户时序行为的动态推荐算法》2021.01.10
- 《表3 获取元组时间比较：面向时序图数据的快速环枚举算法》2020.12.01
- 《表2 元组数量比较表：面向时序图数据的快速环枚举算法》2020.12.01
- 《表1 实验数据集：基于改进SSD算法的遥感影像小目标快速检测》2020.05.01
- 《表1 实验数据集的描述：一种面向不完备信息系统的集对k-means聚类算法》2020.07.01
- 《表1 实验数据集：局部迭代的快速K-means聚类算法》2020.07.01
- 《表1 数据集介绍：面向时序图的K-truss社区搜索算法研究》2020.09.01
- 《表3 数据集：一种面向不确定极大团枚举的高效验证算法》2020.03.01
- 《表1 实验数据集：融合时序的决策树推荐算法研究》2019.12.05
- 《表1 数据集：面向大图数据的并行图查询》2019.10.15
- 《表1 实验数据集：面向图计算系统的异步计算-加载模型》2019.06.01
- 《表1 图数据集：一种高效的面向动态有向图的增量强连通分量算法》2019.08.20
- 《表2 实验数据集描述：基于快速模拟退火的组合聚类算法》2019.08.01
- 《表1 实验数据集：TSCAN:利用并行策略改进的图结构聚类算法》2019.01.01
- 《表1 实验数据集：面向SAR目标分类的卷积神经网络算法研究》2018.07.15