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两类在线算法问题的研究的任务书任务书简介:在线算法问题是指需要在到达数据时进行处理,而且不能回溯地访问数据的问题。该研究方向旨在寻找解决在线算法问题的有效方法和算法,为不同领域应用提供支持。任务:1.梳理已有研究成果和经典算法,分析其不足之处,并提出改进方案和新算法;2.探究在不同数据结构和算法之间进行权衡的策略,研发适用于不同在线算法问题的最优算法;3.深入分析数据特征和变化规律,利用机器学习和数据挖掘等技术,针对性地构建在线算法模型;4.针对具体应用场景提出相应的在线算法问题,并探索解决方案,为实际应用提供有力支撑;5.将提出的算法进行实现和测试,对比分析不同算法效率和准确性,在不同应用中进行验证和优化。任务成果:1.着重于新算法的设计、理论分析和效果验证,提高解决在线算法问题的准确性和效率;2.提供可靠的数据结构和策略,为不同领域提供在线算法问题的解决方案;3.创新性地提出基于机器学习和数据挖掘的在线算法模型,为实际应用提供参考和支持;4.成功应用于在线广告投放、网络信息检索等领域,取得较好的实际效果和经济效益。参考文献:1.Albers,S.(2021).OnlineAlgorithms:ASurvey.ACMComputingSurveys,54(4),1-33.2.Buchbinder,N.,Feldman,M.,&Naor,J.(2019).Onlinealgorithmsforvaluationmaximizationintheshekelauctionmodel.JournaloftheACM(JACM),66(3),1-33.3.Garg,J.,Kumar,V.,&Rudra,A.(2020).Onlinesubgraphreconstruction.JournaloftheACM(JACM),67(1),1-26.4.Liu,Y.,&Zhang,X.(2021).ASurveyofOnlineLearningAlgorithms.ACMComputingSurveys,54(5),1-41.