吉林省科技发展计划基金(20090304)
- 作品数:3 被引量:3H指数:1
- 相关作者:郭威吕巍王喆孙雯雯王春才更多>>
- 相关机构:吉林大学长春理工大学白城师范学院更多>>
- 发文基金:吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 异构社会网络中基于关系链的信息发现算法
- 提出基于关系链的信息发现算法,通过对网络中关系链的分析,实现重要信息的非监督挖掘,算法引入了稀有路径的思想,为重要信息的发现提供基础;同时,为了提高算法的质量和效率,利用相关性规则对数据集进行预处理,缩减分析子集的规模。...
- 王有利郑楠李静永黄岚王喆
- 关键词:社会网络分析关系链
- 文献传递
- PCR-RBF-SVM预测模型在财政数据中的应用被引量:1
- 2012年
- 通过使用支持向量机算法将主成分回归的线性预测结果和径向基神经网络的非线性预测结果相结合,提出一种新的预测模型,该模型提高了预测精度,解决了预测方式单一的问题.将新预测模型应用于财政数据预测结果表明,与传统主成分回归和径向基神经网络方法相比,该模型预测效果更好.
- 王喆王有力孙雯雯吕巍
- 关键词:主成分回归径向基神经网络支持向量机
- 一种适用于数据仓库环境的增量聚类方法被引量:1
- 2010年
- 聚类分析要求较高聚类质量和快速响应能力,各行业数据仓库中的大量、高维数据对算法的效率提出了更大的挑战.CURE算法能够提供高质量聚类结果但不满足联机聚类要求.结合数据仓库数据不定期批量、增量更新的特点,提出了一种新的增量式CURE聚类算法——InCURE,利用对象的互连性和近似度,保持原算法的动态聚类特性的同时大大缩短聚类时间.5维、20维、50维的大量数据实际测试表明无论低维还是高维数据,InCURE都比CURE具有更高的效率,适合数据仓库环境下的增量式聚类分析.
- 王春才杨华民张彩虹郭威韩贵东
- 关键词:聚类数据仓库增量聚类CURE
- Evolved-Top Leaders——一种改进的重叠社区发现算法
- 针对Top leaders算法在迭代划分社区过程中只考虑同一社区内节点间影响的问题,提出计算社区中心的新标准"贡献度",降低了算法陷入局部最优的可能,使社区划分结果更符合社区的一般定义。同时,深入分析与修订了中介(Hub...
- 李静永王有利黄岚王喆
- 文献传递
- 基于聚类和局部信息的离群点检测算法被引量:1
- 2012年
- 针对目前大部分离群点检测算法未考虑数据的局部信息,导致离群点检测的准确率低问题,提出一种新的基于聚类和局部信息的两阶段离群点检测算法.通过定义新的局部离群因子作为判断数据对象是否为离群点的衡量标准,改进了传统离群点检测算法的过程.实验结果表明,该算法在保持线性复杂度的同时,能更准确、有效地挖掘出数据集中的离群点.
- 张强王春霞赵健武龙举李静永
- 关键词:离群点检测K-MEANS聚类