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社区结构的发现是社交网络分析研究的重要内容。与传统的重叠社区不同，最近的研究表明某些真实网络中在社区重叠部分要比社区内部节点间的连接更加密集，而现有的算法没有考虑此类社区结构。基于遗传算法，提出了一种
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文档用于计算文本自动分类中词语的相似度计算，在舆情分析领域很有用哦
流域水文相似度研究，戚晓明，陆桂华，水文相似性问题是水文尺度问题研究中的一个热点问题,但是，关于水文相似的程度，并没有具体量化的研究。本文分别从流域下垫面、�
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为提高信息检索的查全率与查准率，提出一种改进的本体语义相似度计算方法。该方法在语义距离的计算中加入了深度、密度、类型三种权重因子，并且综合考虑语义重合度、概念的属性对相似度的影响。通过实验分析，该方法
基于共享局部结构的异构网络社区发现，王培英，朱振峰，社区挖掘作为社会网络分析领域的一个热点,近几年得到广泛而深入的研究。目前关于社区发现的大多数算法都是假定网络节点间只存在��
现有重叠社团发现算法大多直接从相邻连边的相似性出发，不能有效利用网络的多层连边信息，基于此提出了一种基于连边距离矩阵的重叠社区发现算法LDM。首先结合连边—节点—连边随机游走模型，以实现多级连边信息的
基于内容相似度的图书推荐方法研究，孙承杰，商雪晶，为了向用户提供个性化的推荐服务，大多数推荐系统都从用户和商品两个角度出发。本文利用图书之间以内容上的相似性相互联系的特点
基于相似度匹配算法的国际交换生管理系统,使用ASP.NET开发
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