【摘 要】
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对网络环境中用户服务信息进行检测,能够有效提升网络用户服务质量。由于网络环境的复杂性和多变性,致使用户服务信息在传输过程中排列混乱。传统方法主要通过对采样的用户服务信息进行重新排序,减少用户服务信息出现排列混乱的问题,但未对重新排序后的用户服务信息进行搜索,导致检测精度低。提出基于改进半监督聚类的网络环境中用户服务信息检测方法,先利用半监督聚类方法,从全部的用户服务信息中随机抽取适当的信息数据样本
【基金项目】
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公益性行业（气象）科研专项重点项目（编号：GYHY201406030）
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对网络环境中用户服务信息进行检测,能够有效提升网络用户服务质量。由于网络环境的复杂性和多变性,致使用户服务信息在传输过程中排列混乱。传统方法主要通过对采样的用户服务信息进行重新排序,减少用户服务信息出现排列混乱的问题,但未对重新排序后的用户服务信息进行搜索,导致检测精度低。提出基于改进半监督聚类的网络环境中用户服务信息检测方法,先利用半监督聚类方法,从全部的用户服务信息中随机抽取适当的信息数据样本,对抽取的样本数据进行标准化处理,计算频数,用标记数据确定的初始化中心点,引入BP人工网络神经,训练出最
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