重叠聚类相关论文
"互联网+"这一新生态的提出,让数据走进了我们日常生活的方方面面。从这些无所不在的数据中提取出有用的信息,就是数据挖掘(DataMi......
随着互联网技术的飞速发展,通过搜索引擎或者Web网络来获取信息,已经发展成为人们工作和生活的习惯。由于用户查询通常仅仅由若干......
现实生活中有大量事物可以建模成图数据结构，因此，对于图数据的数据挖掘有很广泛的应用领域和很重要的应用价值。聚类是数据挖掘中十......
聚类分析是挖掘数据中潜在结构的重要工具之一，它被广泛应用在模式识别、生物科学、社会科学、心理学和数据挖掘等领域中。在网络结......
在电子商务推荐系统、社交网络分析、生物医药等领域普遍存在重叠聚类问题。每天都在海量增加的增数据使得数据间的关系变得更复杂......
从专家所发表的论文文本内容中抽取出专家的研究专长特征,利用重叠K-Means聚类算法对研究领域内的专家进行重叠聚类划分,识别出专......
因为KNN最近邻算法的复杂度至少为线性,所以KNN算法在大数据环境下的计算量,以及所需要的硬件开销都面临挑战。提出一种新的KNN算......
别大规模数据的潜在模式.但其存在两个问题:多次迭代Master和Worker节点间数据交换,导致算法运行效率低;对初始聚类中心敏感,导致......
为解决模糊层次聚类算法无法收敛的问题,提出一种改进的模糊层次聚类算法。算法在分群前先进行数据处理,将特征向量相同的群合并成......
属性图各节点附有的节点属性标签，为节点提供了更加丰富的信息，在数据挖掘应用，特别是数据聚类问题中如何有效利用这些丰富的信息，已经......
社会网络是一种基于个体成员之间相互作用和影响而形成的社会组织形式，其最早是从人文社会学的视角进行分析，随着计算机及互联网技术......
