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为弥补属性空间聚类方法只关注对象属性信息以及结构聚类方法只关注对象间关系信息的不足，提出一种基于属性—关系综合相似度的聚类算法。在构建基于属性距离的有权网络后，算法给出对象间综合相似度以及类间综合相似
一种基于混合相似度的协同过滤算法，胡芳燚，姚文斌，协同过滤是个性化推荐中使用最广泛的方法之一。该方法中最重要的一步是通过使用评分信息来获得用户之间的相似性，以便系统可以预
对于CBR中的案例检索问题，结合经典案例相似度计算方法，对目前在各实际系统中应用最为广泛的k-NN算法进行改进。经过特征约简，在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响基础上，提出了一种小规模的基于
一种基于用户行为相似度的协同推荐算法，李扬，陈超，如何计算用户之间的相似度是协同推荐算法中最关键的技术，而现有算法在数据稀疏或小邻居集的环境下性能严重下降。本文提出了一种
一种基于电影特征信息相似度的推荐算法，任光辉，王洪波，推荐系统在初期遇到的最大问题便是冷启动问题，知识库的出现能够为推荐系统提供一些必要的数据，然而怎么利用这么庞大的数据也成
英文论文的中文翻译版，介绍了目前最前沿的最大流算法研究现状。
关于网络流的一篇非常经典的论文，对于图论、网络流、最大流解题有很大帮助，是OIer/ACMer必看论文。
Maximum flow algorithm Java implementation
最大流sap,复杂度o（n*n*m）。。。
异质网络将复杂系统中的信息抽象成不同类型的节点和链接关系，不同于同质网络，基于异质网络的社区发现能够挖掘出更加精确的社区结构。异质网络的社区发现通过对异质网络中的多维结构、多模信息、语义信息、链接关系
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