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情境化推荐中基于超图模式的用户偏好漂移识别研究
被引量:
7
1
作者
蔡淑琴
胡慕海
+1 位作者
叶波
马玉涛
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2011年第8期802-811,共10页
识别用户偏好漂移是维护用户偏好模式、确保偏好描述准确的关键之一,随着移动商务的迅猛发展,近年来越来越受到重视。一个研究方向是基于聚类实现偏好漂移的识别,但目前研究对于资源对象间多元的弱关联处理存在不足,为此本文结合情境化...
识别用户偏好漂移是维护用户偏好模式、确保偏好描述准确的关键之一,随着移动商务的迅猛发展,近年来越来越受到重视。一个研究方向是基于聚类实现偏好漂移的识别,但目前研究对于资源对象间多元的弱关联处理存在不足,为此本文结合情境化推荐的特征,构建了情境化资源的超图模型,在对资源相似度、资源簇相似度、用户偏好漂移度等相关概念定义的基础上,提出了一种识别用户偏好漂移的方法。该方法在两阶段层次聚类架构中引人多级超图分割算法,通过两组实验验证了方法的有效性。本文对方法复杂性和应用机制也进行了探讨。
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关键词
超图模式
情境化推荐
偏好漂移
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职称材料
一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法
被引量:
11
2
作者
张蓉
彭宏
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第7期54-55,164,共3页
把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题,提出了一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法。该方法不需要减少高维空间数据项的维数,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,并通过选择适当的支持度阈值,有效祛除噪声...
把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题,提出了一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法。该方法不需要减少高维空间数据项的维数,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,并通过选择适当的支持度阈值,有效祛除噪声点,保证数据聚类的质量。
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关键词
超图模式
高维空间数据
聚类方法
关联规则
模拟退火算法
数据挖掘
数据库
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职称材料
一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法
3
作者
张蓉
彭宏
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期223-227,共5页
本文把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题,提出一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法.该方法不需要减少高维空间数据项的维数,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,并能通过选择适当的支持度阈值,有效去除...
本文把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题,提出一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法.该方法不需要减少高维空间数据项的维数,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,并能通过选择适当的支持度阈值,有效去除噪声点,保证数据聚类的质量.
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关键词
超图模式
高维空间
数据聚类
关联规则
模拟退火算法
数据挖掘
数据库
原文传递
HGHD:一种基于超图的高维空间数据聚类算法
被引量:
2
4
作者
沙金
张翠肖
+1 位作者
贾玉锋
胡迎新
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2006年第6期185-187,共3页
传统聚类算法无法有效地处理现实世界中存在许多高维空间数据。为此,提出一种基于超图模式的高维空间数据聚类算法HGHD,通过数据集中的数据及其间关系建立超图模型,并应用超图划分进行聚类,从而把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一...
传统聚类算法无法有效地处理现实世界中存在许多高维空间数据。为此,提出一种基于超图模式的高维空间数据聚类算法HGHD,通过数据集中的数据及其间关系建立超图模型,并应用超图划分进行聚类,从而把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题。该方法采用自底向上的分层思想,相对于传统方法最大的优势是不需要降维,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,能产生高质量的聚类结果。
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关键词
超图模式
高维空间数据
数据聚类
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职称材料
数据聚类技术的研究
被引量:
7
5
作者
张蓉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第16期145-147,共3页
在分析指出传统数据聚类方法的缺点和不足的基础上,提出了一种新的数据聚类方法,给当前数据聚类技术的研究提供了一个新的思路。
关键词
数据聚类
超图模式
图形分割
数据库
知识发现
数据挖掘
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职称材料
基于Folksonomy的学术社区资源组织模式研究
6
作者
屈文建
陈旦芝
唐晶
《图书馆学研究》
CSSCI
北大核心
2018年第18期20-29,共10页
Web3.0时代,传统的学术信息资源已无法满足用户的需求,学术社区信息资源呈现出爆炸性增长。Folksonomy是以用户为中心的信息组织方式,近年来在网络信息领域应用越来越广泛。文章将Folksonomy资源组织模式引进学术社区,将Folksonomy三要...
Web3.0时代,传统的学术信息资源已无法满足用户的需求,学术社区信息资源呈现出爆炸性增长。Folksonomy是以用户为中心的信息组织方式,近年来在网络信息领域应用越来越广泛。文章将Folksonomy资源组织模式引进学术社区,将Folksonomy三要素(用户、资源、标签)与学术社区三要素(用户、资源、关系)结合,对其应用合理性、资源组织模式及功能效果进行了分析。研究结果表明:Folksonomy资源组织特征决定了其资源组织方式,资源组织机理决定了其资源组织模式,标签—用户—资源三要素之间的关系整体构建出三元超图模式,为学术社区资源组织提供了新的思路。
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关键词
FOLKSONOMY
资源组织
模式
学术社区
超图模式
原文传递
题名
情境化推荐中基于超图模式的用户偏好漂移识别研究
被引量:
7
1
作者
蔡淑琴
胡慕海
叶波
马玉涛
机构
华中科技大学企业商务智能工程研究所
武汉纺织大学管理学院
广西科技信息网络中心
出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2011年第8期802-811,共10页
基金
国家自然科学基金项目“微内容生产加工模式及其支持平台的研究”(71071066)
国家自然科学基金重点项目“移动商务的基础理论与技术方法研究”(70731001)
文摘
识别用户偏好漂移是维护用户偏好模式、确保偏好描述准确的关键之一,随着移动商务的迅猛发展,近年来越来越受到重视。一个研究方向是基于聚类实现偏好漂移的识别,但目前研究对于资源对象间多元的弱关联处理存在不足,为此本文结合情境化推荐的特征,构建了情境化资源的超图模型,在对资源相似度、资源簇相似度、用户偏好漂移度等相关概念定义的基础上,提出了一种识别用户偏好漂移的方法。该方法在两阶段层次聚类架构中引人多级超图分割算法,通过两组实验验证了方法的有效性。本文对方法复杂性和应用机制也进行了探讨。
关键词
超图模式
情境化推荐
偏好漂移
Keywords
hypergraph
contextual recommendation
preference drift
分类号
F713.36 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法
被引量:
11
2
作者
张蓉
彭宏
机构
广东商学院信息学院
华南理工大学计算机系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第7期54-55,164,共3页
基金
广东省自然科学基金项目资助()990582
文摘
把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题,提出了一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法。该方法不需要减少高维空间数据项的维数,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,并通过选择适当的支持度阈值,有效祛除噪声点,保证数据聚类的质量。
关键词
超图模式
高维空间数据
聚类方法
关联规则
模拟退火算法
数据挖掘
数据库
Keywords
Data clustering Hypergraph partitioningAssociation rulesSimulated annealing algorithm
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法
3
作者
张蓉
彭宏
机构
广东商学院信息系
华南理工大学计算机系
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期223-227,共5页
基金
广东省科委基金(No.2000-J-006-01)
文摘
本文把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题,提出一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法.该方法不需要减少高维空间数据项的维数,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,并能通过选择适当的支持度阈值,有效去除噪声点,保证数据聚类的质量.
关键词
超图模式
高维空间
数据聚类
关联规则
模拟退火算法
数据挖掘
数据库
Keywords
Data Clustering, Hypergraph Partitioning, Association Rules, Simulated Annealing Algorithm
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
HGHD:一种基于超图的高维空间数据聚类算法
被引量:
2
4
作者
沙金
张翠肖
贾玉锋
胡迎新
机构
石家庄铁道学院计算机系
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2006年第6期185-187,共3页
文摘
传统聚类算法无法有效地处理现实世界中存在许多高维空间数据。为此,提出一种基于超图模式的高维空间数据聚类算法HGHD,通过数据集中的数据及其间关系建立超图模型,并应用超图划分进行聚类,从而把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题。该方法采用自底向上的分层思想,相对于传统方法最大的优势是不需要降维,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,能产生高质量的聚类结果。
关键词
超图模式
高维空间数据
数据聚类
Keywords
Hypergraph pattern, High dimensional space data, Data clustering
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
数据聚类技术的研究
被引量:
7
5
作者
张蓉
机构
广东商学院信息系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第16期145-147,共3页
基金
广东省科委基金项目资助(编号:2000-J-006-01)
文摘
在分析指出传统数据聚类方法的缺点和不足的基础上,提出了一种新的数据聚类方法,给当前数据聚类技术的研究提供了一个新的思路。
关键词
数据聚类
超图模式
图形分割
数据库
知识发现
数据挖掘
Keywords
Data clustering,Hypergraph model,Graph partition
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于Folksonomy的学术社区资源组织模式研究
6
作者
屈文建
陈旦芝
唐晶
机构
南昌大学管理学院信息管理系
南昌大学
出处
《图书馆学研究》
CSSCI
北大核心
2018年第18期20-29,共10页
基金
江西省自然科学基金项目:"大数据环境下面向科技服务的数字化资源集成机理模型与方法研究"(项目编号:20171BAA208026)
江西省研究生教育教改重点项目"跨学科研究生教育名师联盟机理及培育模式探索"(项目编号:JXYJG-2017-001)
南昌大学研究生教育教改项目:"研究生科研信息素养的培养模式探索"(编号:YJG2016014)的研究成果之一
文摘
Web3.0时代,传统的学术信息资源已无法满足用户的需求,学术社区信息资源呈现出爆炸性增长。Folksonomy是以用户为中心的信息组织方式,近年来在网络信息领域应用越来越广泛。文章将Folksonomy资源组织模式引进学术社区,将Folksonomy三要素(用户、资源、标签)与学术社区三要素(用户、资源、关系)结合,对其应用合理性、资源组织模式及功能效果进行了分析。研究结果表明:Folksonomy资源组织特征决定了其资源组织方式,资源组织机理决定了其资源组织模式,标签—用户—资源三要素之间的关系整体构建出三元超图模式,为学术社区资源组织提供了新的思路。
关键词
FOLKSONOMY
资源组织
模式
学术社区
超图模式
Keywords
Folksonomy
resource organization mode
academic community
hypergraph mode
分类号
G254 [文化科学—图书馆学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
情境化推荐中基于超图模式的用户偏好漂移识别研究
蔡淑琴
胡慕海
叶波
马玉涛
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2011
7
下载PDF
职称材料
2
一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法
张蓉
彭宏
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2002
11
下载PDF
职称材料
3
一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法
张蓉
彭宏
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2002
0
原文传递
4
HGHD:一种基于超图的高维空间数据聚类算法
沙金
张翠肖
贾玉锋
胡迎新
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2006
2
下载PDF
职称材料
5
数据聚类技术的研究
张蓉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002
7
下载PDF
职称材料
6
基于Folksonomy的学术社区资源组织模式研究
屈文建
陈旦芝
唐晶
《图书馆学研究》
CSSCI
北大核心
2018
0
原文传递
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