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权吸引子传播算法及其在文本聚类中的应用被引量：10: 1; 作者管仁初裴志利 +2 位作者时小虎杨晨梁艳春《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1733-1740,共8页; 吸引子传播算法(affinity propagation,AP)是一种新的高效聚类算法.由于AP算法简单易用,它已被广泛应用到数据挖掘的各个领域.在AP算法中,相似性度量具有重要作用.另一方面,传统的文本挖掘常采用向量空间模型和满足欧氏空间的相似性度量... 展开更多; 关键词吸引子传播算法相似特征集排斥特征集仲裁特征集文本聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于变异赋权的吸引子传播算法被引量：1: 2; 作者韩旭明孙海波王丽敏《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期551-555,共5页; 基于传统吸引子传播算法,通过样本特征赋权,克服冗余信息的影响及给出新的相似性度量方法等策略,提出一种基于变异系数赋权的吸引子传播算法.实验结果表明,该算法在处理属性较多、信息重叠的样本时,不仅具有吸引子传播算法的快速、高效... 展开更多; 关键词吸引子传播算法变异系数特征赋权聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于稳定阈值的吸引子传播算法被引量：1: 3; 作者王丽敏王依章 +1 位作者韩旭明黄娜《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1249-1254,共6页; 针对传统吸引子传播算法(AP)聚类性能受偏向参数影响较大的问题,提出一种改进的吸引子传播算法,即基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法(STAP).该算法通过稳定阈值,衡量获得真实类数时的收敛状态,然后捕捉该状态下的偏向参数;为加快算法的... 展开更多; 关键词吸引子传播算法稳定阈值收敛因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应AP聚类算法及其在入侵检测中的应用被引量：17: 4; 作者江颉王卓芳 +2 位作者陈铁明朱陈晨陈波《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期118-126,共9页; 网络数据流量的增大对入侵检测系统的实时性提出了更高的要求,压缩训练数据可加快未知样本的分类处理速度。针对数据量过大造成压缩处理和聚类效率低下的难题,提出了一种改进的自适应AP(affinity propagation)聚类方法,采取直接关联与... 展开更多; 关键词入侵检测样本聚类吸引子传播算法自适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名权吸引子传播算法及其在文本聚类中的应用被引量：10: 1; 作者管仁初裴志利时小虎杨晨梁艳春; 机构吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 吉林大学地球科学学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1733-1740,共8页; 基金国家自然科学基金项目(60673023 10872077 +6 种基金 60703025) 20090152) 吉林大学研究生创新基金项目(20091024)~~; 文摘吸引子传播算法(affinity propagation,AP)是一种新的高效聚类算法.由于AP算法简单易用,它已被广泛应用到数据挖掘的各个领域.在AP算法中,相似性度量具有重要作用.另一方面,传统的文本挖掘常采用向量空间模型和满足欧氏空间的相似性度量.这种方法的优点是简单且易于实现,但随着数据规模的膨胀,向量空间将变得高维稀疏并将导致计算复杂度快速增长.为解决此问题,给出了相似特征集、排斥特征集和仲裁特征集的概念,在这些概念的基础上提出了一种能够包含文本结构信息的非欧空间相似性度量方法.并提出了一种新的聚类算法,称之为权吸引子传播算法(weight affinity propagation,WAP).为检验提出算法的聚类效果,选用标准数据集Reuters-21578进行了验证.实验结果表明WAP明显优于k-means聚类算法、具备非线性特征的SOFM聚类算法和采用经典相似性度量的吸引子传播算法等3种经典聚类算法.; 关键词吸引子传播算法相似特征集排斥特征集仲裁特征集文本聚类; Keywords affinity propagation similar feature set rejective feature set arbitral feature set text clustering; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于变异赋权的吸引子传播算法被引量：1: 2; 作者韩旭明孙海波王丽敏; 机构长春工业大学软件学院吉林财经大学经济模拟研究所吉林财经大学管理科学与信息工程学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期551-555,共5页; 基金国家自然科学基金(批准号:61202306) 吉林省科技厅项目(批准号:20100507 +4 种基金 201215119 20130522177JH) 吉林财经大学青年学俊支持计划项目; 文摘基于传统吸引子传播算法,通过样本特征赋权,克服冗余信息的影响及给出新的相似性度量方法等策略,提出一种基于变异系数赋权的吸引子传播算法.实验结果表明,该算法在处理属性较多、信息重叠的样本时,不仅具有吸引子传播算法的快速、高效聚类特征,且聚类性能明显优于传统吸引子传播算法和K-均值等经典聚类算法.; 关键词吸引子传播算法变异系数特征赋权聚类; Keywords affinity propagation algorithm coefficient of variation feature weighing clustering; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于稳定阈值的吸引子传播算法被引量：1: 3; 作者王丽敏王依章韩旭明黄娜; 机构吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春工业大学计算机科学与工程学院上海财经大学信息管理与工程学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1249-1254,共6页; 基金国家自然科学基金(批准号:61202306 61472049 +9 种基金 61402193) 201215119 20130522177JH 20130101072JC) 2012189) 吉林省社会科学基金(批准号:2014B166); 文摘针对传统吸引子传播算法(AP)聚类性能受偏向参数影响较大的问题,提出一种改进的吸引子传播算法,即基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法(STAP).该算法通过稳定阈值,衡量获得真实类数时的收敛状态,然后捕捉该状态下的偏向参数;为加快算法的收敛速度,采用S型函数作为收敛因子调节阻尼系数.仿真模拟实验结果表明,与传统吸引子传播聚类算法相比,基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法聚类精度更高,收敛速度更快.; 关键词吸引子传播算法稳定阈值收敛因子; Keywords affinity propagation algorithm stability threshold convergence factor; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应AP聚类算法及其在入侵检测中的应用被引量：17: 4; 作者江颉王卓芳陈铁明朱陈晨陈波; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期118-126,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(61103044) 浙江省科技厅计划基金资助项目(2013C01121)~~; 文摘网络数据流量的增大对入侵检测系统的实时性提出了更高的要求,压缩训练数据可加快未知样本的分类处理速度。针对数据量过大造成压缩处理和聚类效率低下的难题,提出了一种改进的自适应AP(affinity propagation)聚类方法,采取直接关联与簇中心距离较近样本的方法,减少聚类样本数量,降低聚类时空消耗,并依据关联结果,不断调整聚类参数,精确聚类结果。2个网络安全数据集的应用结果表明,该方法可从大规模样本中有效聚出代表性子集,在保证准确率的前提下,提高入侵检测的实效性。; 关键词入侵检测样本聚类吸引子传播算法自适应; Keywords intrusion detection sample clustering affinity propagation adaptive; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	权吸引子传播算法及其在文本聚类中的应用	管仁初裴志利时小虎杨晨梁艳春	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2010	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于变异赋权的吸引子传播算法	韩旭明孙海波王丽敏	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于稳定阈值的吸引子传播算法	王丽敏王依章韩旭明黄娜	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	自适应AP聚类算法及其在入侵检测中的应用	江颉王卓芳陈铁明朱陈晨陈波	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2015	17	在线阅读下载PDF 职称材料