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ART2(自适应谐振理论2)算法是神经网络中一种可以对模拟输入信号或二值信号进行无监督聚类的算法,所以ART2算法能够降低数据挖掘中原始数据的预处理的复杂度,提高挖掘效率。针对ART2算法中出现的聚类中心偏移的缺点,采用ART2算法与K-均值算法相结合的方法来抑制ART2中聚类中心偏移的现象。通过仿真对该方法进行了验证。 相似文献
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基于矩阵聚类的电子商务网站个性化推荐系统 总被引:7,自引:0,他引:7
提出一种基于“矩阵聚类”的电子商务网站个性化推荐系统,通过分析Web server日志文件中的访问页面序列行为数据,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型;并使用一种新型的“矩阵聚类”算法挖掘潜在购买者与较高购买者的相似特征,从而帮助顾客发现他所希望购买的产品信息,用于提高实际购买量.该技术特别适合于目前大型的电子商务网站,实验数据表明,该系统是高效并可广泛使用. 相似文献
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基于聚类的个性化元搜索引擎设计 总被引:2,自引:0,他引:2
Internet上信息资源的飞速膨胀造成用户在进行信息检索时的不便,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此提出了一种基于聚类的个性化元搜索引擎模型,系统通过对用户建立个人模型,对此模型进行聚类形成不同用户群,并对检索到的结果进行聚类处理,同用户模型聚类相结合遗回给用户个性化的搜索结果。分析了个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。 相似文献
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Internet上信息资源的飞速膨胀造成用户在进行信息检索时的不便,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此提出了一种基于聚类的个性化元搜索引擎模型,系统通过对用户建立个人模型,对此模型进行聚类形成不同用户群,并对检索到的结果进行聚类处理,同用户模型聚类相结合返回给用户个性化的搜索结果。分析了个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。 相似文献
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基于聚类算法的个性化搜索研究 总被引:1,自引:0,他引:1
搜索引擎的出现使得用户从信息爆炸性增长的互联网上获取所需的信息成为可能,个性化搜索引擎的研究使搜索结果尽可能满足不同用户的信息需求。文中提出了一种基于改进的DBSCAN算法的个性化搜索方法,在全文搜索包lucene与开源搜索引擎Nutch的基础上,实验证明该方法改善了聚类的结果,提高了用户搜索的准确率。 相似文献
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本文对数据聚类进行了研究,提出了一种利用ART1人工神经网络的数据聚类方法的结构和算法。 相似文献
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基于ART2神经网络与动态聚类的分类器 总被引:4,自引:0,他引:4
针对ART2神经网络用于模式分类时具有很好的聚类特性,但只用到相位信息而丢失了幅度信息,以及动态聚类用距离作为样本问的相似性测量,没有充分利用相位信息的问题,提出了一种结合ART2神经网络和动态聚类的方法。该方法利用了ART2神经网络和动态聚类的优点,克服了它们各自的缺点,使输入向量的信息得到充分的利用。时随机数和临床数据进行了分类仿真,结果表明该方法分类结果更准确,适应范围更广。 相似文献
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基于相似模式聚类的电子商务网站个性化推荐系统研究 总被引:5,自引:0,他引:5
王太雷 《计算机工程与应用》2005,41(6):152-157
保证个性化推荐系统产生高质量的推荐结果的重要因素是:系统必须要确定访问者在访问行为的相似程度,从而能预测访问者的访问和购买兴趣。实现此功能的关键技术是计算访问者对象在整个或者部分属性空间的相似距离,从而得到访问行为的相似程度。该文首先分析了目前在推荐系统中常用的用于计算访问行为相似程度的距离函数,发现它们是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来。然后提出一种新的基于相似模式聚类算法的电子商务个性化推荐系统,综合考虑可供挖掘的数据源(如:网站内容,网站的超链接结构,顾客访问网站的行为,以及商业的实际购买情况,顾客的身份数据等)获取用户访问电子商务网站的访问页面序列,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型,高效地得到访问者对象在整个或者部分属性空间的相似访问行为,然后通过挖掘潜在购买者与较高购买者的相似模式特征,帮助顾客发现他所希望购买的产品信息,用于提高实际购买量,实验数据表明,该系统高效并可广泛使用。 相似文献
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随着大数据时代的来临,密码泄露的情况时有发生,数据安全已成为我们日益关心的问题.本文运用springmvc+spring+mybatis框架技术,通过模型分析、数据库表设计、时序图逻辑跳转的方式,详细地阐述了加盐BCrypt算法在电商安全模块中的应用,有效地解决了MD5加密算法的弊端,极大地提高了信息的安全性. 相似文献
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本文分析了聚类的思想,将免疫原理引入到遗传算法并应用于聚类分析过程中,提出了改进的免疫遗传算法(MIGA).该算法借鉴了免疫算法中有关浓度的定义,并使用了GA算法中交叉和变异的思想.通过实验显示该方法优于基本的遗传算法. 相似文献
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在Windows NT4.0环境下,利用VC++6.0和SQL Server 7.0设 计实现了基于进化算法的函数优化系统。介绍了设计本系统的必要性、意义和系统功能设计 ,详细地讨论了自定义类、访问后台数据库、消息处理等实现过程。 相似文献
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虽然基于对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModelBasedonDiagonalGaussiandistributions,HMM-DG)目前在现代大词表连续语音识别系统中得到了广泛的应用,但HMM-DG在帧内特征相关(intra-framefeaturescorrelation)建模方面存在缺陷。该文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架—基于因子分析的隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModelBasedonFactorAnalysis,HMM-FA),并导出了HMM-FA的训练算法。仿真实验表明:在相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG。 相似文献
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基于模糊ART神经网络的在线人脸识别模型的设计和实现 总被引:1,自引:0,他引:1
本文描述了模糊ART神经网络的结构和特性,定义了相似函数和匹配搜索方法,通过去噪、去最小亮度和设计编码簿的方法产生人脸的特征向量图,以提取人脸特征,并用模糊ART神经网络对特征向量图进行识别.仿真实验证明,当选择合适的模糊ART神经网络参数后,该模型的在线最大识别率可以达到81.25%,离线识别率几乎为100%. 相似文献
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基于大众分类法(folksonomy)的标签应用已逐渐成为一种重要的互联网内容组织方式,但随着数据规模的海量增长,产生了严重的信息过载问题,而传统的基于“用户-项目”二元关系的个性化推荐算法难以有效应对由“用户-项目-标签”所构成的三元关系。通过对基本人工鱼群算法进行改进,提出一种对标签推荐系统初始数据集进行聚类分析的方法,用以降低标签推荐系统的数据分析规模。在此基础上,综合考虑标签推荐系统中的元素权重以及反映用户偏好的评分信息,将元素权重和评分等级进行加权处理,以处理结果作为张量中的元素,建立了一种新的加权张量模型,并利用动态增量更新的张量分解算法进行模型求解,进而完成个性化的推荐。最后在两个真实的实验数据集上对比分析了所提算法(FTA)与另外两个经典标签推荐算法的推荐性能,实验结果表明FTA算法在准确率和召回率上均具有较好的表现。 相似文献