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1.
在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,在用户的信息的基础上计算最近邻居,根据最近邻居对用户缺失数据进行补充,在补充后的评分数据上进行聚类计算,并根据聚类结果对用户评分进行预测.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式进行缺失数据补充,在此基础上进行数据的聚类,能够提高预测评分的准确性.  相似文献   
2.
会计职业道德是会计人员在会计职业活动中应遵守的行为准则。在当前形势下会计行业进行职业道德建设具有重要意义及迫切性。以医院这一特定环境为对象,从爱岗敬业,优质服务;诚信、廉洁树立良好医院形象;加强业务学习,提高综合素质及医院财务法制化等方面,就如何加强医院会计人员职业道德建设提出了相应的措施。  相似文献   
3.
以下一代移动通信技术LTE为研究对象,运用文本挖掘技术的EM聚类方法,对德温特创新数据库中6450篇LTE相关专利文献进行文本聚类分析.揭示出LTE技术6个子领域的分布状况,并自动识别每个子领域的研究热点,为客观认识LTE相关专利技术内容提供了定量依据.同时分析每个子领域中竞争企业布局,挖掘每个子领域中专利竞争情报.  相似文献   
4.
基于文本挖掘机制的区域经济关系分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
已有的经济关系研究大都采用实证的或单纯的计量学的方法来实现的.本文则针对非结构化的文本特点,采用信息抽取和文本挖掘方法挖掘用户感兴趣的区域经济关系是具有十分重大应用价值的研究课题.本文在探讨了基于实体关系的文本挖掘机制的基础上,对31个省、市、自治区的区域经济关系进行了分析.运用文本挖掘技术对经济关系的挖掘包括两种方式:一是基于属性的经济关系挖掘,利用信息抽取获取各个实体属性,采用聚类方法分析经济实体关系;二是基于相互引用的经济关系挖掘,首先构造经济实体关系分类词典,提出了实体关系标注算法,利用信息抽取获得实体之间的引用情况,然后构造关系有向图,从中挖掘区域经济之间的关系.研究表明,运用文本挖掘技术,既可以对各个区域经济发展状况进行分析和评价,也可以发现特定区域经济之间的内在关系.  相似文献   
5.
基于文本聚类方法的我国科技管理研究领域的计量研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
丁堃  许侃 《科学学研究》2007,25(A01):10-14
运用文本挖掘的聚类方法,以1994-2006年间14种学术期刊的41015载文为计量对象,揭示出科技管理研究的六大领域及其发展状态,对各个领域的热点问题进行自动识别。为比较准确把握科技管理研究态势提供定量根据,也为文献的内容分析提供一种有效的工具。  相似文献   
6.
文本挖掘中的知识模式表示、评价及检索机制   总被引:1,自引:0,他引:1  
在当前的文本挖掘中,缺乏检索机制,即使对于挖掘到的简单事实也很难被其他用户检索到,对于知识模式更难达到共享。因此应该建立知识模式库,对文本挖掘得到的知识模式采用统一的表示方式、统一的评价标准、统一的检索机制,让任何一种模式都能被对它感兴趣的用户检索到,进而加以利用。本文提出了一种知识模式的框架表示方法,对文本挖掘出的模式进行统一表示、存储,构建知识库,并对知识库中的模式进行内部和外部评价,利用语义相似及领域知识对知识库中的模式进行检索。  相似文献   
7.
基于用户向量扩展的协同推荐方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,然后将用户的评分矩阵转变成0、1矩阵并与用户的基本信息进行组合形成一个新的矩阵,对这个扩展的矩阵用奇异矩阵分解(SVD)降维,然后在SVD分解出的矩阵U和S的基础上计算最近邻居,并预测用户对项目的预测评分.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式,能够提高预测评分的准确性.  相似文献   
8.
9.
搜索引擎发展阶段研究及热点发现   总被引:4,自引:0,他引:4  
随着信息检索、数据挖掘、自然语言处理和机器学习等多领域的理论和技术的发展,搜索引擎技术得到了迅猛的发展和广泛的应用。本文旨在对搜索引擎的发展阶段进行分析,给出搜索引擎技术的发展概貌。基本思想是,一方面利用文本的有序聚类方法对搜索引擎的发展过程进行有序划分,并在此基础上对各个发展阶段的主要特点进行分析;另一方面通过基于词频的统计分析,深入挖掘搜索引擎技术和信息检索技术方面的研究热点,并对其进行分析和总结。  相似文献   
10.
在大数据环境下,科研合作是提高科研水平、促进科研产出的重要途径。如何在浩如烟海的学者、机构、领域信息中准确地找到与自身研究方向相近的合作对象是近年来科研合作预测的研究重点。本文通过科学学领域科学文献的记录数据,构建作者-作者、机构-机构、作者-机构、作者-关键词、机构-关键词的共现网络,接着通过网络表示方法学习作者、机构、关键词在所处网络中的语境信息,将信息实体表示成相同空间的低维稠密向量,最后根据表示向量的相似度计算实现合作对象、合作领域挖掘。通过网络表示学习方法能实现多种异质信息融合,定量计算各信息实体间的关联强度,可以很好地捕捉科研网络中学者-学者、学者-机构、学者-关键词的关系,准确地为学者挖掘潜在合作者、合作机构和关键词。  相似文献   
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