基于学习的web搜索结果聚类的一篇论文,外文的,学习文本聚类,开发聚类搜索引擎学习有帮助
基于Web的资费回聚方案的研究,宋洪涛,殷舒,随着3G时代的到来,越来越多的电信业务正逐步丰富着我们的生活,然而在移动业务突飞猛进的同时,我们却面临着固话业务的持续低迷�
在现有的基于差分隐私保护的直方图发布聚类处理算法中,没有算法考虑对方差较小与方差较大的直方图计数集加以区别对待,从而在处理方差较小的直方图计数集时造成算法复杂度过大。针对方差较小的直方图计数集,提出一
定义了对象间的平均距离,并将平均距离作为对象相似性的论域。通过隶属函数将对象间的相似性映射为论域上的一个模糊子集。由给定的置信水平λ,将模糊集分离为普通集,对蚂蚁是否拾起还是放下对象作出决策,实现对空
图像中的文本字符存在于杂乱的背景之中,拍摄视角的不同使得文本具有较大的几何变形,再加上存在光照变化、字符颜色不统一等现象会导致背景分离和文本识别困难。为此提出一种基于图像文本区域的图像聚类方法。该方法
目前应用层分布式拒绝服务(Application Layer Distributed Denial of Service,AL-DDoS)攻击对网络安全造成的威胁与日俱增,针对应用层用户访问行为,研究
传统的基于网格与密度的聚类方法需要用户输入间隔距离和密度阀值参数,聚类的结果不平滑,不能很好地判断边界对象的网格归属。提出了一种自动根据对象的数量确定间隔的距离和聚类的数量的聚类方法,合理地将对象进行
聚类集成比单个聚类方法具有更高的鲁棒性和精确性,它主要由两部分组成,即个体成员的产生和结果的融合。针对聚类集成,首先用k-means聚类算法得到个体成员,然后使用层次聚类中的单连接法、全连接法与平均连
本文针对国内中小型电子商务网站服务器数据较少的特点以及数据的物理意义,采用了一种将数据导入Excel数据库并利用连环聚类的方法来处理Web数据的方法,为中小型电子商务网站的决策分析提供了一种较为简单的
基于WebServices的分布式聚类算法设计与研究,谢金辉,康利娟,分布式聚类是基于分布式数据和计算资源,对大规模分布的数据进行聚类分析,是分布式数据挖掘的一个重要研究领域。WebServices是