NFL最近邻tezhengxian

基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现，用户相似度用Pearson相关系数进行计算。

在分析现有群组最近邻查询中位置隐私保护的基础上,提出LBS中一种面向位置隐私保护的群组最近邻查询方法。该方法采用分布式系统结构,克服了集中式匿名系统结构所存在通信瓶颈和攻击重点的缺陷。在此基础上根据用

基于WMPLS协议体系,结合无线移动自组网的特点,同时考虑路由的安全性,提出了一种支持自愈恢复的WMPLS信令建立标签交换路径的安全自组网路由协议SA-WMPLS。该协议不仅提高了选路的性能,简化了转

论文研究-基于共享最近邻探测社团结构的算法.pdf,  针对经典重叠社团结构发现的派系过滤算法中派系定义过于严格、算法缺乏实

针对传统社团检测算法无法判断网络中特殊节点和SCAN算法对于参数依赖性太大的缺点，提出了一种基于自然最近邻居概念的社团检测算法CD3N。算法利用自然最近邻居无参的特性，首先以结构相似度为基准，计算出网

针对邻域信息系统的特征选择模型存在人为设定邻域参数值的问题。分别计算样本与最近同类样本和最近异类样本的距离，用于定义样本的最近邻以确定信息粒子的大小。将最近邻的概念扩展到信息理论，提出最近邻互信息。在

针对当前协同过滤推荐算法易受数据稀疏性与冷启动的问题，提出了一种改进最近邻的协同过滤推荐算法。建立用户-项目评分矩阵，并度量项目之间、用户之间的相似性，获取项目和用户的最近邻居，其中最近邻居的最优参数

服务查询中的位置隐私问题阻碍了基于位置的服务(Location-based Services, LBSs)的广泛应用。LBSs 中查询类型可 分为单个用户最近邻查询和群组最近邻查询。在深度分析现有群组

hdidx, 高维数据的近似最近邻( 神经网络) 搜索 HDIdx: 索引高维度数据 什么是 HDIdx?HDIdx 是一个 python 包,用于近似最近邻( 神经网络) 搜索。 最近邻( NN )

图像增强是图像处理中重要的过程,其目的是消除噪声和凸显感兴趣特征。针对当前经典中值滤波算法不足,提出一种最近邻像素值的极大概率滤波算法(GPF),该算法将掩膜窗覆盖下的所有像素值视为一个像素值集,并定