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![基于聚類的SAT實例結(jié)構(gòu)分析.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/df63f3a0-a860-4bdf-a1ef-90056361815f/df63f3a0-a860-4bdf-a1ef-90056361815f1.gif)
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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)地不斷發(fā)展和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,信息量出現(xiàn)了爆炸式的增長,如何有效地利用這些數(shù)據(jù)成為一個非常熱門的研究方向。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中分析并找出隱含、有價值的信息的過程。SAT問題(satisfiability problem,簡稱SAT),即布爾可滿足性問題,它是一個邏輯命題,即給定一個命題范式,判斷是否存在一組變量的賦值使得該范式為真。
近年來,對于SAT問題的研究主要是以局部搜索算法為基礎(chǔ),在算法中加入新的策
2、略。雖然可以在一定程度上改善算法性能,但是對于大型SAT算例,由于子句之間聯(lián)系的復(fù)雜性,使得SAT實例存在潛在的結(jié)構(gòu)性特征,局部搜索算法在求解過程中容易出現(xiàn)相同變元頻繁翻轉(zhuǎn)、真子句數(shù)量無法改善等問題。所以,可以從SAT實例的角度對SAT問題進行研究,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析SAT實例中子句與子句之間,變元與子句之間潛在的結(jié)構(gòu)特征。首先,將SAT實例表示成圖結(jié)構(gòu)模型,頂點表示SAT實例中的子句,邊表示子句與子句之間聯(lián)系緊密程度;然后采用SAT
3、實例團體結(jié)構(gòu)挖掘算法對SAT實例的圖結(jié)構(gòu)模型進行挖掘,找出圖結(jié)構(gòu)模型中的團體結(jié)構(gòu)(community structure);最后,對團體結(jié)構(gòu)進行統(tǒng)計,并計算出團體結(jié)構(gòu)的子句覆蓋率和變元覆蓋率,分析子句、變元對團體結(jié)構(gòu)的影響大小。
實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),在SAT實例圖結(jié)構(gòu)表示中,存在著連通子圖,連通子圖之間的子句、變元是完全沒有關(guān)聯(lián)的,這就將SAT實例分為完全獨立的子SAT實例,從而減小算例的復(fù)雜性。另一方面在實驗中,團體的變元覆蓋率在
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