一种优化的K最近邻协同过滤算法

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中。限制协同过滤算法使用的主要问题是稀疏性和可扩展性。本文提出了一种优化的KNN协同过滤算法，通过引入传递关联。近邻预选择以度用户权威性来解决这两个问题。为了评估算法的有效性，我们用从Movielens上采集的数据进行了实验。实验结果表明改进后的算法不仅提高了推荐精度，同时缩短了产生推荐的时间。     

灰色关联分析在矿山选择勘探基地中的应用

介绍了灰色关联分析的基本原理和数学方法。并通过一实例详细给出了灰色关联分析在矿山选择勘探基地中的应用过程。最后指出了该方法的优点。     

矿井通风改造方案的灰色关联分析

在拟定出矿井各种通风改造方案经济比较指标的前提下,应用灰色关联分析方法建立了优选矿井通风改造方案的数学模型,并以实例进行了具体的阐述.     

Convergence of self-tuning Riccati equation with correlated noises

For the linear discrete time-invariant stochastic system with correlated noises,and with unknown model parameters and noise statistics,substituting the online consistent estimators of the model paramet...     

二进制分辨矩阵在连续属性约简中的研究

针对二进制分辨矩阵无法处理连续型数据,提出一种基于邻域的改进二进制分辨矩阵及其属性约简方法。实验结果表明,与先数据离散化,后属性约简的方法相比,利用文中方法提取出的特征属性的分类能力更高。     

一种基于遗传算法的模糊关联规则挖掘方法

文中提出了一种基于遗传算法的生成隶属度函数的方法,该方法通过遗传算法对初始种群进行优化,获得一个适应度较高的隶属度函数编码,然后再根据机场噪声数据的实际标准对优化后得到的隶属度函数进行修正,进而得到梯形分布的隶属度函数编码.最后通过得到的隶属度函数对数据进行模糊化,并采用FP-trees算法生成模糊关联规则.该文针对数量型属性提出了这种方法,它的优点是能够使通过遗传算法得到的较优的隶属度函数更加适用于实际的数据集.     

基于粗糙集和Apriori算法的中医病证关联研究

本文提出一种基于粗糙集理论和Apriori算法的关联规则挖掘方法并将其应用于中医病证关联分析。该方法通过属性约简抽取特征症状,然后在约简后的决策表上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘,提高了中医病证关联规则挖掘的效率。     

基于间接关联规则的数据挖掘算法研究

简单数据集可以通过关联规则得到在数据间的相互关系;相当多的情况下,由于不能从关联规则得到隐藏在数据间的相互关系,需要按间接关联规则分析出数据项集在交易集合中出现的频度,挖掘隐藏在数据间的相互关系。文中通过使用概念分层和基于近邻的方法,探讨利用FP树产生的频繁项集,对候选关联检验其是否满足项对支持度条件,并利用这个频繁项集挖掘事务的间接关联,找到挖掘事务的间接关联的内在规律,构造出不依赖中介条件的间接关联挖掘算法。