论文研究基于共享最近邻探测社团结构的算法.pdf

基于遗忘函数和领域最近邻的混合推荐研究,朱国玮,周利,基于内容过滤和协同过滤是两大最为经典的推荐算法,但基于内容过滤存在新用户问题,没有考虑用户兴趣变化对推荐质量的影响,协同

分类器中最基本的算法，最近邻分类器，每一个样本和自己距离最近的样本比较，属于最近距离样本所属的类别。简单但是要比较所有所以有些慢

最近的邻居 蛮力逼迫最近的邻居问题。 作者:Ignatios Drakoulas 执照:麻省理工学院 ⇒ Array. Array. ⇒ number ⇒ Point | any 最近邻居〜点 类型:

目前传统的室内指纹定位算法中存在以下几个问题：首先在构建指纹库时采用平均值的方式容易受到噪声点影响而降低定位精度；其次使用欧氏距离衡量待定位点与指纹点之间的距离可能引入信号强度距离较近、物理距离较远的

.

提出一种基于共享最近邻聚类和模糊集理论的分类器.首先,在提出与核点密切相关的核半径概念的基础上,应用共享最近邻聚类得到正常类空间的部分核点和核半径, 建立求解正常类空间补充核点的多目标优化模型, 从而

针对图像搜索引擎的结果,对图像集依据视觉相似度将视觉相近的图像组织在一起,提供给用户一个有效的浏览接口。为降低计算时间,提出一种基于关键维的近邻搜索算法。实验证明了以上算法的有效性。

综合分析了R-树和四叉树在处理移动对象的连续K近邻(简称CKNN)查询算法中的不足,提出了一种基于R树和四叉树索引结构,去解决移动对象连续K近邻查询算法。该算法通过对移动对象分配静态空间,并在研究区域

社团检测吸引了大量的研究。在真实网络中，社团的层次性和重叠性交织在一起，然而到目前为止大部分工作只研究网络的层次性或重叠性。2010年Ahn等人在《Nature》上发表的文章证明层次性和重叠性是网络相

提出了一种基于贝叶斯网络的健壮社团挖掘算法，通过对每个普通社团分别构建贝叶斯网络，并根据条件概率表和证据信息进行推理，得到贝叶斯网络中每个节点隶属于健壮社团的后验概率以提取健壮社团。实验结果证明了该方