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用于分层强化学习的最小k-聚类算法
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作者 王本年 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期533-535,共3页
在学习过程中自动发现有用的Subgoal,对于分层强化学习有着重要的意义。文章提出了一种最小k-聚类算法,该算法能通过对在线获取的少量路径数据进行聚类的方法,抽取出有用的Subgoal;实验表明,该算法能有效地发现所有符合要求的Subgoal,... 在学习过程中自动发现有用的Subgoal,对于分层强化学习有着重要的意义。文章提出了一种最小k-聚类算法,该算法能通过对在线获取的少量路径数据进行聚类的方法,抽取出有用的Subgoal;实验表明,该算法能有效地发现所有符合要求的Subgoal,较多样性密度算法和FD算法有更强的Subgoal发现能力。 展开更多
关键词 k-聚类算法 分层强化学习 子目标
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基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术研究 被引量:24
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作者 蔡锷 李阳阳 +2 位作者 李春明 谭晓伟 刘东民 《汽车技术》 北大核心 2015年第8期33-36,共4页
为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行... 为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行降维。然后基于K-均值的聚类算法,对降维后特征向量进行划分,按照离聚类中心最近的原则选择各聚类的短行程样本,将其合成为平均速度为21.51 km/h、持续时间为1 166 s、距离为6.9 km的西安市汽车行驶工况。对比表明,西安市汽车行驶工况接近于日本J10-15标准,但加速度参数要高很多。 展开更多
关键词 汽车 行驶工况合成 k-均值算法 西安市
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基于节点生长k-均值聚类算法的强化学习方法 被引量:13
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作者 陈宗海 文锋 +1 位作者 聂建斌 吴晓曙 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期661-666,共6页
处理连续状态强化学习问题,主要方法有两类:参数化的函数逼近和自适应离散划分.在分析了现有对连续状态空间进行自适应划分方法的优缺点的基础上,提出了一种基于节点生长k均值聚类算法的划分方法,分别给出了在离散动作和连续动作两种情... 处理连续状态强化学习问题,主要方法有两类:参数化的函数逼近和自适应离散划分.在分析了现有对连续状态空间进行自适应划分方法的优缺点的基础上,提出了一种基于节点生长k均值聚类算法的划分方法,分别给出了在离散动作和连续动作两种情况下该强化学习方法的算法步骤.在离散动作的MountainCar问题和连续动作的双积分问题上进行仿真实验.实验结果表明,该方法能够根据状态在连续空间的分布,自动调整划分的精度,实现对于连续状态空间的自适应划分,并学习到最佳策略. 展开更多
关键词 强化学习 k-均值算法 Sarsa学习 连续状态表示
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基于赤平极射投影和K-均值聚类算法的优势结构面分析 被引量:15
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作者 王俊杰 冯登 +1 位作者 柴贺军 刘云飞 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期74-81,共8页
对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析... 对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析为突入点,借助于赤平极射投影法,在楔形体滑移分析中首先确定可能的滑移区域,筛选出可能滑移的结构面交线,缩小计算范围,采用K-均值聚类算法和有效性检验,根据赤平极射投影分析得到滑移区域的对称轴中心作为初始凝聚点,通过多次迭代计算得到滑移区域内的优势结构面交线。将该方法用于重庆万盛黑山谷的岩质滑坡中,结果表明,将赤平极射投影与K-均值聚类算法相结合,计算得到的优势结构面交线分类合理,结果可靠,可以准确地确定结构面交线的优势产状。 展开更多
关键词 岩质边坡 优势结构面交线 赤平极射投影 k-均值算法
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面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究 被引量:5
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作者 王亚雄 康峰 +2 位作者 李文彬 文剑 郑永军 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期230-237,共8页
针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素... 针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。 展开更多
关键词 立木识别 点云数据 k-均值算法 窗口滤波算法 哈夫曼树法
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基于改进k-均值聚类算法的风机振动分析 被引量:4
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作者 周云龙 王锁斌 赵鹏 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期437-440,516,共4页
针对风机振动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于时域信号分析和改进的k-均值聚类算法的故障识别方法。对离心式风机运行中产生的几种非稳态振动故障信号,提取其时域信号的峰峰值、Hurst指数和近似熵参数作为特征向量,采用改进的k... 针对风机振动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于时域信号分析和改进的k-均值聚类算法的故障识别方法。对离心式风机运行中产生的几种非稳态振动故障信号,提取其时域信号的峰峰值、Hurst指数和近似熵参数作为特征向量,采用改进的k-均值聚类算法作为故障分类器,设置转子不平衡、联轴器不对中、风机基座松动、转轴径向摩擦和轴承内圈损坏5种故障。对离心式风机试验的结果表明,3种时域特征能较好地反映各故障之间的差异,改进的k-均值聚类算法与原始的k-均值算法相比分类性能更好,稳定性更强,平均识别率达到88.67%。 展开更多
关键词 故障诊断 离心式风机 时域特征 改进k-均值算法
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大矢量空间聚类的遗传k-均值算法 被引量:6
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作者 王磊 戚飞虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第9期1154-1156,共3页
基于遗传算法与k均值算法,提出了一种遗传k均值算法.该算法通过改进标准遗传操作和使用可变变异率,使其在大矢量空间聚类问题中表现良好的性能,克服了k均值聚类算法易于陷入局部最值和标准遗传交叉操作对聚类应用的不适应.
关键词 遗传算法 k-均值算法 矢量空间
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基于K-均值聚类粒子群优化算法的组合测试数据生成 被引量:4
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作者 潘烁 王曙燕 孙家泽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期1165-1167,1175,共4页
在解决组合测试中的测试数据集生成问题时,粒子群优化算法(PSO)在待测数据量增加达到一定程度以后,出现迭代次数增加、收敛速度减慢的缺点。针对该问题,提出了一种应用于组合测试数据集生成问题的基于K-均值聚类的粒子群优化算法。通过... 在解决组合测试中的测试数据集生成问题时,粒子群优化算法(PSO)在待测数据量增加达到一定程度以后,出现迭代次数增加、收敛速度减慢的缺点。针对该问题,提出了一种应用于组合测试数据集生成问题的基于K-均值聚类的粒子群优化算法。通过对测试数据集合进行聚类分区域,增强测试数据集的多态性,从而对粒子群优化算法进行改进,增加各个区域内粒子之间的影响力。典型案例实验表明该方法在保证覆盖度的情况下具有一定的优势和特点。 展开更多
关键词 组合测试 粒子群优化算法 k-均值算法 测试数据
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基于K-均值聚类算法的中药叶片显微图像分割 被引量:5
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作者 张翠萍 杨善超 《石河子大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第3期383-387,共5页
本文试图利用图像分割技术,实现叶片自动分类。为了充分利用像素的色彩,分割算法在RGB颜色空间进行。颜色空间数据量巨大,直接进行聚类效率太低,因此,本文运用一种特殊的存储结构存储颜色空间数据,按颜色的密度特征对图像中的颜色进行... 本文试图利用图像分割技术,实现叶片自动分类。为了充分利用像素的色彩,分割算法在RGB颜色空间进行。颜色空间数据量巨大,直接进行聚类效率太低,因此,本文运用一种特殊的存储结构存储颜色空间数据,按颜色的密度特征对图像中的颜色进行排序和聚类,并根据待聚类色彩与已有聚类中心距离是否小于类内最大距离来决定归入已有的类或形成一个新的类。实验结果表明算法具有较好的分类效果。 展开更多
关键词 核密度 内最大距离 k-均值算法 彩色图像 分割
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改进的图像分割遗传K-均值聚类算法 被引量:10
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作者 周萍 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期75-78,共4页
针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法。合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体编码相关的隶属矩阵... 针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法。合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体编码相关的隶属矩阵可有效地减少运算时间。实验结果表明,改进后的遗传K-均值聚类算法是行之有效的。 展开更多
关键词 图像分割 遗传k-均值算法 特征向量 选择 变异
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一种K-means聚类和超球结合的多类分类算法 被引量:1
11
作者 鲍蕾 黄曙光 李永成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第5期1764-1766,共3页
针对现有的多类分类算法效率低下的问题,提出一种K-means聚类算法和超球结合的多类分类算法。对每一类样本,先使用K-means算法获得子类;再在各个子类上构造最小超球,由此对每类都获得一个超球集;这些超球将样本空间分割,根据样本点所在... 针对现有的多类分类算法效率低下的问题,提出一种K-means聚类算法和超球结合的多类分类算法。对每一类样本,先使用K-means算法获得子类;再在各个子类上构造最小超球,由此对每类都获得一个超球集;这些超球将样本空间分割,根据样本点所在空间的位置综合得到决策函数,用于对输入样本点进行类别判断。从理论上分析该方法能够有效提高分类的速度和准确率。 展开更多
关键词 k-均值算法 高斯性测度 超球
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基于k-均值聚类算法的模具型腔曲面分片加工研究 被引量:6
12
作者 冯志新 蔡玉俊 +1 位作者 黎振 潘鑫 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期683-688,共6页
为了提高复杂曲面的加工效率,解决编程人员凭经验分片导致加工特征遗漏和区域参数不合理的问题,提出了一种基于k-均值聚类的模具型腔曲面分片方法.首先,将型腔曲面根据曲面加工特点进行分类;然后,根据k-均值聚类分析原理,将型腔曲面上... 为了提高复杂曲面的加工效率,解决编程人员凭经验分片导致加工特征遗漏和区域参数不合理的问题,提出了一种基于k-均值聚类的模具型腔曲面分片方法.首先,将型腔曲面根据曲面加工特点进行分类;然后,根据k-均值聚类分析原理,将型腔曲面上加工特性相似且相邻的点归集到一个加工区域内;进而,型腔曲面被分割成若干具有不同加工特性的曲面片;最后,针对每个曲面片的特性规划刀具路径实施分片加工,将接刀痕迹控制在曲面片的交接处,以达到提高效率及加工表面质量的目的.结果表明,此方法能明显减少加工轨迹的长度,提高加工的效率及质量. 展开更多
关键词 模具型腔 k-均值算法 曲面分片 刀具路径
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中国金融风险预警系统的构建研究——基于K-均值聚类算法和BP神经网络 被引量:22
13
作者 李梦雨 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2012年第10期25-30,共6页
本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助B... 本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型,并通过2011年的数据对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。预测结果表明我国2012年处于轻度风险状态,总需求的回落和资产泡沫的收缩将是影响我国金融系统稳定运行的主要问题。最后对我国如何预测并防范金融风险给出了政策建议。 展开更多
关键词 金融风险预警系统 主成分分析k-均值算法BP神经网络
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基于K-means聚类算法的公交行程速度计算模型 被引量:5
14
作者 高曼 韩勇 +2 位作者 陈戈 张小垒 李洁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期422-424 439,共4页
定位与无线装置在公交系统中的广泛应用使得获取实时公交数据成为可能。为挖掘这些数据中蕴含的道路交通状况信息,提出了一种基于K-means聚类算法的数据融合模型,来计算相邻公交站点间的平均行程速度。首先对K-means聚类算法进行改进:(1... 定位与无线装置在公交系统中的广泛应用使得获取实时公交数据成为可能。为挖掘这些数据中蕴含的道路交通状况信息,提出了一种基于K-means聚类算法的数据融合模型,来计算相邻公交站点间的平均行程速度。首先对K-means聚类算法进行改进:(1)聚类数K不是预先设定的固定值,而是不重复样本数的平方根,不同路段不同时段K值不同;(2)初始聚类中心不是随机选取,而是根据K值按一定规则选取。其次利用改进的算法对样本数据进行聚类,然后对各类数据进行加权融合,计算出平均行程速度。最后通过折线图对青岛市4个城区的行程速度进行分析,挖掘交通流的演变规律。研究结果为交通管理、居民出行等提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 公共交通 平均行程速度 k-均值算法 数据融合 数据挖掘
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基于集对分析的遥感图像K-均值聚类算法 被引量:3
15
作者 谢相建 赵俊三 +1 位作者 陈学辉 袁思 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2012年第4期82-87,共6页
基于欧式距离的K-均值聚类算法是一种硬分类(把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中)方法,面对具有不确定性和混合像元特征的遥感图像数据,传统K-均值聚类算法很难得到满意的分类结果。为解决这一难题,将集对分析(set pair analysis,S... 基于欧式距离的K-均值聚类算法是一种硬分类(把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中)方法,面对具有不确定性和混合像元特征的遥感图像数据,传统K-均值聚类算法很难得到满意的分类结果。为解决这一难题,将集对分析(set pair analysis,SPA)理论推广到遥感图像聚类算法,通过引入一个能统一描述同一性、差异性和对立性的同异反(identical discrepancy contrary,IDC)联系度,提出了基于IDC联系度的改进的K-均值聚类算法。该方法克服了传统K-均值算法硬分类的缺陷,可以有效地提高遥感图像聚类精度。对Landsat5 TM卫星数据的聚类分析实验表明,在含有混合像元的遥感图像地物覆盖分类中,改进的K-均值聚类方法的分类效果要优于传统K-均值聚类方法。 展开更多
关键词 集对分析 k-均值算法 同异反联系度 遥感图像
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基于排队论指导的K-Means聚类算法及其在TTC网络优化设计中的应用(英文) 被引量:2
16
作者 李大琪 沈钧毅 周建亮 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期752-756,共5页
提出了一种在K-Means算法基础上改进的聚类算法QSKM,对网络结点分组进行优化设计。我们利用排队论对网络通信中的呼叫与处理进行分析,确定最少分组数,作为K-Means聚类算法的初试K值,由此作为聚类算法的起点,对交换机数量、空间布局以及... 提出了一种在K-Means算法基础上改进的聚类算法QSKM,对网络结点分组进行优化设计。我们利用排队论对网络通信中的呼叫与处理进行分析,确定最少分组数,作为K-Means聚类算法的初试K值,由此作为聚类算法的起点,对交换机数量、空间布局以及网络结点分组进行设计。通过对QSKM算法和传统K-Means算法的计算复杂度进行分析比较以及QSKM算法在北京航天飞行控制中心显示网络设计中的应用研究表明,QSKM算法是有效的,降低了传统K-Means算法的计算复杂度。在我们设计的QSKM算法中,排队论可以为K-Means聚类运算中K的初始选取提供指导,聚类算法利用网络特征对基于排队论的网络设计方法进行完善,从而得到最佳的网络分布方案。 展开更多
关键词 排队论 k-均值算法 网络设计 航天测控
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基于K-中心点聚类算法的论坛信息识别技术研究 被引量:3
17
作者 王燕 吴灏 毛天宇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第1期210-212,共3页
提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法。该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度。通过对大量论坛网页... 提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法。该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度。通过对大量论坛网页进行信息识别的实验显示,该方法切实可行并且具有较高的准确性。 展开更多
关键词 标签结构树 k-中心点算法 SMITH-WATERMAN算法 最小相异度 信息识别
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正交小波变换k-中心点聚类算法在故障诊断中的应用 被引量:11
18
作者 李卫鹏 曹岩 李丽娟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期291-296,共6页
k-中心点聚类算法(k-medoids cluster algorithm,KCA)是改进的机器学习聚类算法,该方法通过初始聚类中心选取和聚类中心更新,对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,从而区分出机器的运行状态。提出了一种正交小波变换k-中心... k-中心点聚类算法(k-medoids cluster algorithm,KCA)是改进的机器学习聚类算法,该方法通过初始聚类中心选取和聚类中心更新,对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,从而区分出机器的运行状态。提出了一种正交小波变换k-中心点聚类算法(orthogonal wavelet transform k-medoids clustering algorithm,OWTKCA)诊断方法,利用正交小波变换(orthogonal wavelet transformation,OWT)方法提取各细节信号作为训练样本,用KCA方法进行分类。通过滚动轴承的试验数据分类结果显示,该方法相对于没有提取特征值的KCA能有效处理复杂机械振动信号,明显提高了故障数据聚类效果,缩短了聚类时间,提高了智能诊断效率。 展开更多
关键词 k-中心点算法(KCA) 机器学习 故障诊断 正交小波变换(OWT)
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基于改进K-均值聚类算法的汽车用户行为分析方法研究
19
作者 王健 毋丽丽 +2 位作者 裴春琴 郝耀军 刘文远 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期229-235,245,共8页
汽车用户的驾驶行为和操作习惯等决定着驾驶是否存在风险,对于道路交通安全具有重要的意义,针对这种情况,提出一种用于预测汽车用户驾驶行为风险等级的模型。该模型为了提高模型的分类效率,在自组织映射神经网络算法中采用遗忘第二名的... 汽车用户的驾驶行为和操作习惯等决定着驾驶是否存在风险,对于道路交通安全具有重要的意义,针对这种情况,提出一种用于预测汽车用户驾驶行为风险等级的模型。该模型为了提高模型的分类效率,在自组织映射神经网络算法中采用遗忘第二名的策略,然后结合自组织映射神经网络改进K-均值聚类分析方法,实现对于车辆驾驶人员的风险行为等级进行划分,通过聚类分析得到风险标签后,利用XGBoost算法实现对于用户风险行为的辨识。实验结果表明,改进算法的聚类精确度和运行效率都得到了提高,预测准确率为98%,召回率为98%,F1值98%,kappa系数高达0.97,远远超过其他集成辨识模型,表明本文模型在汽车用户行为的分辨准确率上得到有效提高。 展开更多
关键词 汽车用户 驾驶行为 k-均值算法 行为分析
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基于改进的SVD算法和二分K-均值聚类算法的协同过滤算法 被引量:3
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作者 过金超 杨继纲 《轻工学报》 CAS 2020年第4期88-95,共8页
针对传统的协同过滤算法存在稀疏性较大和扩展性较差的问题,提出了基于改进的奇异值分解(SVD)算法和二分K-均值聚类算法的协同过滤算法.该算法首先利用改进的SVD算法对稀疏的用户-项目评分矩阵进行降维,获得用户隐含特征矩阵,然后运用二... 针对传统的协同过滤算法存在稀疏性较大和扩展性较差的问题,提出了基于改进的奇异值分解(SVD)算法和二分K-均值聚类算法的协同过滤算法.该算法首先利用改进的SVD算法对稀疏的用户-项目评分矩阵进行降维,获得用户隐含特征矩阵,然后运用二分K-均值聚类算法对相似用户进行聚类来提升算法的可扩展性,最后利用最近邻居集的评分修正目标用户的评分,以减小因矩阵分解导致用户信息丢失造成的误差.利用MovieLens 100K数据集进行的实验结果表明,与传统的基于用户的协同过滤算法、基于K-均值聚类的协同过滤算法和隐语义模型(LFM)算法相比,本文提出的算法能够有效提高推荐结果的准确性. 展开更多
关键词 个性化推荐 SVD算法 二分k-均值算法 协同过滤 矩阵分解
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