协同聚类相关论文
根据移动通信中的位置信息来研究用户群体的移动行为,可以发现其中潜在的群体移动模式.这些模式反映了用户之间相似的移动规律,可......
作为一种自然语言处理应用,文本聚类具有高维和语义相关的特点,属于无监督的学习方法.但由于缺乏类别信息,成功应用于文本分类的有......
本文挖掘的中医医案来源于江西名医姚荷生老先生生前治疗临床疾病的手稿，主要选取姚老先生对咳嗽症状的中医临床治疗医案为主要研究......
为实现同时利用属性信息和结构信息完成更精确的协同聚类,提出一种基于属性异构信息网络的半监督协同聚类框架(SCCAIN).首先,设计......
遥感变化检测对于监督和管理土地资源利用具有重要作用.针对监督变化检测需要人为干预训练样本的劣势、不平衡数据问题以及基于像......
推荐系统通过对内容和用户行为的分析，建立适当的模型，帮助用户从海量的数据中找到自己感兴趣的内容。推荐系统中用户的行为反馈包括......
在智能视频监控研究中,全景摄像机有水平方向360°的视场范围,能够满足单点监控实现大范围全景的视角需要,在智能机器人导航和虚拟......
目前，数据挖掘技术越来越为人们所重视。而分类是数据挖掘领域当中一个非常重要的问题，聚类算法和支持向量机在处理分类问题上都表现......
近年来，社区问答门户网站作为新兴的一种知识共享平台给问答系统带来了新的契机，为问答系统提供大量可用的问句及相应的答案信息。因......
在基于目标函数的模糊聚类算法中，模糊C-均值聚类算法得到了丰富的理论研究和广泛应用。它通过迭代和爬山技术来寻找问题的最优解，是......
统计学习理论建立在结构风险最小化原则的基础上。与传统统计学习理论相比,V.Vapnik等人提出的统计学习理论是一种针对小样本情况......
随着大数据时代的到来,我们可获得的数据的数量与维度正在以几何速度的方式增长。这给我们对数据进行分析带来了极大的挑战。与此......
到目前为止,我国的网络用户数已经接近我国总人口的50%,这充分地表明了互联网已经在人们的日常活动中得到了广泛的使用,并且极大地......
本文中,我们研究了协同聚类,并将相关概念与信息安全中的聚类分析联系起来;在这个问题中,我们关注于纷繁复杂的网络攻击时代中,随......
协同聚类是对数据矩阵的行和列两个方向同时进行聚类的一类算法.本文将双层加权的思想引入协同聚类,提出了一种双层子空间加权协同......
提出一种新的基于协同聚类的协同过滤矩阵分解方法,可以兼顾协同过滤算法的有效性和效率。首先将协同过滤中的用户项目评分矩阵分......
如何从大规模服务集合中快速而准确地发现目标服务是应用Web服务技术的关键。针对现有研究方法主要集中在基于语义的Web服务发现上......
协同聚类算法是通过同时对文档和特征进行聚类的一种聚类算法，该算法可以挖掘文档内部特征之间的潜在关系从而达到提高聚类效果的目......
支持向量机是一种用途广泛的分类器,标准的支持向量机在预测每个样本点的类别时使用了训练集中所有的样本信息(即全局信息),然而这......
针对面向中文自由文本的部分-整体关系抽取问题，提出一种基于无监督学习的方法．首先提出子模式提取算法，从领域文本集中获取概念对和......
传统聚类方法处理的是同构数据,无法满足异构数据同时聚类的应用需求,聚类结果的准确率较低,标签可读性较差。针对上述问题,提出一......
作为一种自然语言处理应用,文本聚类具有高维和语义相关的特点,属于无监督的学习方法。但由于缺乏类别信息,成功应用于文本分类的......
提出一种优化传统协同聚类中模糊点类别归属的改进算法，该算法引入基于清晰半径的新相似性距离公式，用超球体中心区域代替传统算法中......
传统基于智能优化技术的聚类算法难以获得理想的聚类准确率。设计一种基于增强重引力搜索的高维数据协同聚类算法,用以提高高维数......
在协同聚类算法的基础上引入信息熵权重,用信息熵计算隶属度差异矩阵,极大地简化了算法过程,并通过权重贡献最终实现协同聚类.仿真......
针对三元组数据内在关联性复杂的特点,提出了基于平行因子分解（PARAFAC）的协同聚类推荐算法。该算法利用PARAFAC算法对张量进行分解,......
为了将语义信息用于文本聚类和有效地进行特征选择,文中提出一种基于协同聚类的两阶段文本聚类方法.该方法分别对文档和特征进行聚......
面向Weblog的协同聚类算法具有同时发现用户聚类及与之对应的页面聚类的能力,已成为Weblog数据挖掘的重要研究内容。由于现有的面......
模糊聚类算法是数据挖掘的重要工具之一,在图像分割,参数识别等众多工程领域有着广泛应用。由于模糊聚类考虑样本的归属时有一定的......
为了解决无中心协同感知条件下的多目标信息处理问题,提出了一种新的用于协同感知的分布式聚类方法。首先,构造了新颖的一致性类中......
论文的研究内容主要包括模糊聚类新方法及其生物应用,以模糊聚类的创新理论为研究重点,以生物领域中的实际应用为背景,内容涉及计......
随着互联网信息的不断增长,人类已经淹没于数据海洋中。大量的数据铺天盖地,其中不乏有价值的信息。推荐系统作为一种信息服务技术......
随着社会的发展,社交活动已经成为了人们生活中不可或缺的重要部分,然而,在大城市的人们居住的地方相隔甚远,而各自的偏好又有所不......
网站通常从用户中分析挖掘出其中隐含的规律,为其创造更多的价值。随着互联网的普及,互联网的用户成指数级增长给互联网传统的分析......
多任务学习是机器学习、数据挖掘领域中一门非常重要的研究分支,旨在面对任务样本来源于不同分布且样本容量过低的情况下,促使多个......
学位
数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的一种全新的信息技术,它融合了数据库、人工智能以及统计学等多种学......
针对实际应用中经常出现的异类数据源，采用多核学习的支持向量机受到关注．然而随着核函数数量的增多，计算量也随之大大增加,为了解决......
自1995年Vapnik等人提出基于统计学习理论和核技术的支持向量机算法以来,基于核的机器学习方法(简称核方法)取得了迅速的发展,目前......
冷启动问题一直是推荐系统在实际应用过程中的一大难点,主动学习在推荐领域的应用一定程度上可以缓解这一困境.本文提出一个针对用......
迁移学习是目前机器学习中一个热点研究领域,利用与目标域相关的源域知识辅助目标域的学习。目前一些迁移学习方法考虑在源域中选......
网络数据的形式可以有效的表达多种类型的节点和边之间的联系,在我们日常生活中很常见。例如互联网中网页组成的网络捕获了网页之......
