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题名一种考虑群成员接受度及相似度的群体推荐算法
被引量：4
- 1
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作者
王茜
邓伟伟
喻继军
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机构
中山大学管理学院
香港城市大学商学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第11期3285-3290,3298,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71772187
70971141)
+1 种基金
广东省自然科学基金资助项目(2014A030313184)
国家教育部人文社会科学研究规划资助项目(15YJA630070)
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文摘
由于群体成员个性不同,尤其在群成员意见冲突情况下如何准确获取群体成员偏好是群体推荐系统进行有效推荐的关键。针对上述问题,充分考虑群体成员在冲突情境下的行为特征,采用Thomas-Kilmann行为冲突模式分析方法(TKI)衡量群成员在冲突情境下对不同偏好的接受度;并将群体成员接受度和成员—群体相似度有机融合到传统群体推荐算法中,提出了一种新的混合群体推荐算法。实验结果表明,新算法比传统群体推荐算法的推荐精度有较为明显的改善。
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关键词
群体推荐
成员接受度
成员-群体相似度
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Keywords
group recommendation
acceptance of group members
similarity of group members
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种基于群体智能的Web文档聚类算法
被引量：41
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作者
吴斌
傅伟鹏
郑毅
刘少辉
史忠植
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机构
中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放重点实验室
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2002年第11期1429-1435,共7页
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基金
国家自然科学基金项目 ( 6 0 0 730 19
90 10 40 2 1)
北京市自然科学基金重点项目 ( 4 0 110 0 3)资助
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文摘
将群体智能聚类模型运用于文档聚类 ,提出了一种基于群体智能的 Web文档聚类算法 .首先运用向量空间模型表示 Web文档信息 ,采用常规方法如消除无用词和特征词条约简法则得到文本特征集 ,然后将文档向量随机分布到一个平面上 ,运用基于群体智能的聚类方法进行文档聚类 ,最后从平面上采用递归算法收集聚类结果 .为了改善算法的实用性 ,将原算法与 k均值算法相结合提出一种混合聚类算法 .通过实验比较 ,结果表明基于群体智能的 Web文档聚类算法具有较好的聚类特性 ,它能将与一个主题相关的 Web文档较完全而准确地聚成一类 .
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关键词
群体智能
WEB
文档聚类算法
自组织聚类
群体相似度
互联网
信息检索
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Keywords
swarm intelligence, document clustering, self-organizing clustering, swarm similarity
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分类号
TP393.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G354.4
[文化科学—情报学]
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题名基于改进K-means算法的关键帧提取
被引量：9
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作者
孙淑敏
张建明
孙春梅
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第23期169-172,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61170126)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009199)
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文摘
为克服传统聚类算法在关键帧提取过程中对初始参数较为敏感的问题,提出一种基于改进K-means算法的关键帧提取算法。在人工鱼群算法中,依据人工鱼群体相似度对提取的特征向量进行自组织聚类,采用进步最大原则使人工鱼聚集在几个极值点位置,以每个极值点群体相似度最高的人工鱼为初始聚类中心,执行K-means算法,得到聚类结果,并提取关键帧。实验结果表明,该算法的准确率较高,能较好地表达视频的主要内容。
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关键词
视频检索
关键帧
群体相似度
特征提取
人工鱼群算法
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Keywords
video retrieval
key frame
group similarity
feature extraction
Artificial Fish SwarmAlgorithm（AFSA）
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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