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对异构网络中用户信息资源的优化检测,能够更好的提升对异构网络用户信息资源的检测质量。对用户信息的优化检测,需要对信息流聚类过程进行自适应训练,得到用户信息资源检测目标函数,完成对用户信息资源的检测。传统方法先将信息流划分为多个信息块,在每个信息块上利用子空间方法进行分类,但忽略了求取用户信息资源检测目标函数,导致检测精度偏低。提出基于双层窗口的异构网络用户信息资源检测方法。上述方法先利用Naive Bayes方法组建双层窗口机制,获取周期性检测窗口中用户信息资源的分布变化规律,并进行信息流拟合,利用