近年来出版的主要教材与专著

1. Wei Song, Zihan Zhang, Jinhong Li. A high utility itemset mining algorithm based on subsume index. Knowledge and Information Systems. (Accepted)

2. Wei Song, Chunhua Wang, Jinhong Li. Binary Partition for Itemsets Expansion in Mining High Utility Itemsets. Intelligent Data Analysis, 2016, 20(4): 915–931. (SCI检索)

3. Wei Song, Yu Liu, Jinhong Li. Mining high utility itemsets by dynamically pruning the tree structure. Applied Intelligence, 2014, 40(1): 29-43.(SCI检索) "Computing Reviews 19th Annual Best of Computing Notable Articles”(http://www.computingreviews.com/recommend/bestof/notableitems.cfm?bestYear=2014)

4. Wei Song, Yu Liu, Jinhong Li. BAHUI: fast and memory efficient mining of high utility itemsets based on bitmap. International Journal of Data Warehousing and Mining, 2014, 10(1): 1-15. (SCI检索)

5. Wei Song, Jinhong Li, Zhangyan Xu. Meta itemset: a new concise representation of frequent itemset. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2009, 21 (4): 259-272. (SCI检索)

6. Wei Song, Bingru Yang, Zhangyan Xu. Index-BitTableFI: An improved algorithm for mining frequent itemsets. Knowledge-Based Systems, 2008, 21 (6): 507-513. (SCI检索)

7. Wei Song, Bingru Yang, Zhangyan Xu. Index-MaxMiner: a new maximal frequent itemset mining algorithm. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 2008, 17(2): 303–320. (SCI检索)

8. Wei Song, Bingru Yang, Zhangyan Xu. Index-CloseMiner: an improved algorithm for mining frequent closed itemset. Intelligent Data Analysis, 2008, 12(4): 321-338. (SCI检索)

9. 杨炳儒,宋威,徐章艳.基于知识发现的专家系统的新构造.中国科学E辑, 2007, 37(6): 738- 747.

10. 杨炳儒,宋威,徐章艳.基于内在认知机理的知识发现理论及其应用.自然科学进展, 2006, 16(1): 107-115.

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