搭建基于大数据分析的高校技术转移服务平台

科技成果转化是促进经济和科技结合的有效手段,也是实现国家经济发展的重要组成部分。基于大数据分析的科技成果转移转化服务平台建设,通过整合高校技术信息和企业需求信息,实时向企业推送高校研究成果,可实现高校与企业全面交流对接,加快企业接收运用高校最新技术,服务广东经济的发展。

基于对象数量的宽度加权聚类kNN算法

传统k最近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN)作为一种非参数化分类技术在数据分析中具有广泛的应用,但该算法具有较多的冗余计算,致使处理数据时需要花费较多的计算时间。目前大量的研究都集中在数据的预处理阶段,通过为数据建立模型降低kNN查询的计算量。提出一种基于对象数量的宽度加权聚类kNN算法(NOWCkNN),该算法中数据集首先以全局宽度进行聚类,每个生成的子集群根据其对象数量递归计算其宽度的权值,然后算法根据其权值的大小和调和系数调节宽度值,最后生成不同宽度大小的集群用于kNN查询。这不仅减少了算法的聚类时间,还能平衡产生集群的大小,减少迭代次数,使三角不等式修剪率达到最大。实验结果表明,NOWCkNN算法与现有工作相比在各个维度的数据集中有较好的性能,尤其是在高维度、数据量较大的数据集中有更高的修剪效率。