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排序方式: 共有875条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC,并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类(FCC)算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值,通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值,隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值,其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值(即权值)和神经元的隶属度,当网络稳定时,即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比,本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点,同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证,本算法取得了良好的效果。 相似文献
3.
基于用户访问网页的不同序列反映了用户特定的兴趣,提出了Web日志中用户存取模式的聚类算法。利用传统的Leader算法只扫描数据集一遍的优点,以及粗糙理论在处理含有不确定信息问题上的优势,给出了结合粗糙理论的改进Leader算法对用户存取模式进行聚类方法,使得同一类中的用户存取模式尽可能的相近或相似,不同类中的模式尽可能的相异。实验结果表明,该算法在可承受的计算时间内可对Web日志中的用户存取模式进行有效聚类。 相似文献
4.
Tuomo Korenius Jorma Laurikkala Martti Juhola Kalervo Järvelin 《Information Retrieval》2006,9(1):33-53
Search facilitated with agglomerative hierarchical clustering methods was studied in a collection of Finnish newspaper articles
(N = 53,893). To allow quick experiments, clustering was applied to a sample (N = 5,000) that was reduced with principal components analysis. The dendrograms were heuristically cut to find an optimal partition,
whose clusters were compared with each of the 30 queries to retrieve the best-matching cluster. The four-level relevance assessment
was collapsed into a binary one by (A) considering all the relevant and (B) only the highly relevant documents relevant, respectively.
Single linkage (SL) was the worst method. It created many tiny clusters, and, consequently, searches enabled with it had high
precision and low recall. The complete linkage (CL), average linkage (AL), and Ward's methods (WM) returned reasonably-sized
clusters typically of 18–32 documents. Their recall (A: 27–52%, B: 50–82%) and precision (A: 83–90%, B: 18–21%) was higher
than and comparable to those of the SL clusters, respectively. The AL and WM clustering had 1–8% better effectiveness than
nearest neighbor searching (NN), and SL and CL were 1–9% less efficient that NN. However, the differences were statistically
insignificant. When evaluated with the liberal assessment A, the results suggest that the AL and WM clustering offer better
retrieval ability than NN. Assessment B renders the AL and WM clustering better than NN, when recall is considered more important
than precision. The results imply that collections in the highly inflectional and agglutinative languages, such as Finnish,
may be clustered as the collections in English, provided that documents are appropriately preprocessed. 相似文献
5.
情报检索系统用户相关性判断的灰色聚类决策 总被引:2,自引:0,他引:2
所谓灰色聚类决策,就是按多个不同的决策指标对决策对象进行综合评价,以确定决策对象是否满足给定的取舍原则。该方法可以用于对情报检索系统的检索结果进行相关性判断。参考文献4。 相似文献
6.
7.
城市化水平的聚类和因子分析 总被引:1,自引:0,他引:1
陶毅 《南通职业大学学报》2005,19(4):99-101
运用聚类分析模型和因子分析方法,对长三角地区16个城市在10个经济指标变量上的样本数据进行了分析,从量和质的角度综合评价了各城市的城市化的水平。 相似文献
8.
在介绍了当前国际上科技期刊主流出版模式以及跨国化、集团化、规模化的发展趋势的基础上,对我国高校科技期刊的出版模式进行了探索和研究,分析其体制机制、运营方式及各模式优缺点,并对高校科技期刊的发展定位以及集约化改革措施提出了一些建议,为促进我国高校科技期刊整合资源、做大做强提供参考. 相似文献
9.
10.
通过构建科技创新体系评价指标,研究山东省会城市群经济圈科技投入与发展现状。运用熵值法确定指标
权重,对科技创新的核心因素进行深入分析,结合聚类分析法对经济圈内各地市的科技投入与产出情况进行比较评价
和分类研究,并给出提升经济圈科技投入与产出水平的对策建议。 相似文献