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近年来,群组推荐由于其良好的实用价值得到了广泛关注.群组发现作为群组推荐的前提环节,其发现结果对推荐效果有着至关重要的影响,群组相似度越高,推荐的效果和稳定性越好.针对现有群组发现方法中存在忽略用户倾向具有时间迁移性和群组可重叠性展开研究,提出了一种基于密度峰值聚类的动态群组发现方法.该方法首先通过动态泊松分解得到量化的用户动态倾向,然后通过高阶奇异值分解预测不同的时间节点下用户对不同项目的倾向,并根据计算所得的用户倾向构建高相似度用户集合,最后利用改进的基于密度峰值的聚类算法对用户集合进行划分,实现群组发现.仿真实验对比结果表明:上述基于密度峰值聚类的群组发现方法具有更好的群组推荐效果. 相似文献
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基于搜索密度峰值的聚类思想,设计了一种网络节点的中心性度量模型,并提出了一种重叠社区发现算法.首先,定义了网络节点的内聚度和分离度,分别用于描述网络社区内部连接稠密和外部连接稀疏的结构特征,在此基础上计算节点的中心性度量表达节点对社区结构的影响力.接着,利用3δ法则选择中心度异常大的节点作为社区中心.以隶属度表达社区间的重叠特性,并给出了非中心节点的隶属度迭代计算方法,将各节点分配到其可能隶属的网络社区,以实现重叠社区划分.最后,利用人工网络和真实网络对提出的重叠社区发现算法进行验证,实验结果表明:该算法在社区发现质量和计算效率方面都优于许多已有重叠社区发现算法. 相似文献
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吴晓燕 《计算机工程与设计》2020,41(10):2867-2871
针对当前采用密度图回归方法估计人群数量时人数被高估的问题,提出一种基于计数回归和密度图估计的全卷积网络框架,采用计数回归与密度图回归相结合的方式对人群密度图进行估计。为训练模型参数和有效避免过拟合现象的出现,设计一种更深更轻且参数数量很少的完全卷积网络(full convolutional network,FCN)作为人群密度图估计器。实验结果表明,提出算法对密度分布不均和尺度不一的人群图像都有很好的适用性和准确性,算法性能优于现有的人群计数算法。 相似文献
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对加油过程中储罐内静电场的动态变化过程进行了研究,分别建立了油/气界面有无电荷积聚时罐内静电场计算模型,并利用模型对油/气界面有无电荷对油面电位和油内电荷密度的影响及油面上电荷和罐顶所构成的"电容效应"进行了分析.油/气界面上的静电荷对油内电荷密度的影响并不明显,但对油面电位则有显著的影响;当储罐接近装满时,油/气界面上的电荷和罐顶间将形成很强的"电容效应",严重影响其泄漏速度.利用模型对一实验油罐在加油过程中油面电位和油内电荷密度进行了计算.结果表明,油/气界面上无电荷积聚的计算模型得到的计算结果和实验结果非常吻合. 相似文献