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时空数据库理论的产生是伴随着现代生产生活的需要而产生的。在许多现实应用中实体本身及实体之间的时态、空间、时空关系特别是时......
近年来,数据挖掘逐渐成为研究的热点。数据挖掘是从大量数据中发现知识,源于诸如数据库系统、数据仓库、统计学、机器学习、数据可视......
随着互联网技术的不断发展、电子商务应用的不断普及,越来越多的信息充斥在互联网之上。面对如此多的资源,如何快速找到自己真正所......
基于项目的协同过滤推荐算法在电子商务中有着广泛的引用,该算法的核心是计算项目之间的相似度.传统的计算项目相似度算法仅仅通过......
针对传统协同过滤算法中面临稀疏项目评分矩阵计算耗时不准确、同等对待不同时间段用户的项目评分这些影响推荐精度的问题,提出了......
尽管蚁群优化算法在优化计算中有大量应用,但在大规模优化问题中蚁群算法仍存在搜索时间过长、易于停滞现象等等应用瓶颈.基于这些......
传统的最近邻居算法主要分为k-最近邻居和逆最近邻居,然而二者均在邻域参数选择问题中饱受困扰。在这两种思想的基础上,提出一种具有......
本文提出了一种多线程的高速收敛蚁群算法,该算法在MMAS基础上,采用多线程来实现其蚁群算法并行机制以减少寻路时间,同时结合粒子......
为了有效的解决无线传感网络中的空值问题,把数据库中的元组分为不相容元组和相互独立元组,给出了两种元组在并操作时的概率计算方......
对钢铁企业MES的功能之一,质量设计采用了案例式推理(Case-based Reasoning,CBR)方法,并对其提取、复用、修改、保留的CBR循环做了简单......
时空数据库中的运动对象最近邻居查询是NN Queries中的新问题,基于TPR-TREE索引结构的TP NN Queries算法能较好地处理对象的时态特......
提出了移动数据点在某一时刻最近邻居(Nearest Neighbor)的查询算法(M-NN),着重考虑移动数据点的速度、方向、时间等参数.此算法将......
针对传统的协同过滤推荐算法推荐精度低和数据稀疏的问题,提出基于最近邻居优化选取方法的协同过滤推荐算法.首先,提出一种用户可......
针对目前已有的聚类算法不能很好地处理包含不同密度的簇数据,或者不能很好地区分相邻的密度相差不大的簇的问题,提出1种新的基于严......
为了解决传统算法中寻找最近邻居不准确和用户兴趣随时间变化而迁移的问题,提出一种基于用户特征和时间权重的协同过滤算法。文中......
对如何寻找一个新插入点覆盖的所有分点问题进行了研究,提出了适用于搜索移动对象的一个最近邻居的直接比较方法,其计算量要少于原......
近些年来,最近邻居的概念与对应的邻居搜索算法在数据挖掘、图像处理以及模式识别等多个领域中有着广泛的应用基础并取得了许多令......
针对目前三维室内定位算法不稳定及定位误差较大等问题,提出一种基于RFID技术的三维室内定位算法。通过参考标签与待定位标签的欧......
针对传统的协同过滤推荐算法不足之处,文中引入兴趣随时间迁移函数、用户和对象相关函数及用户特性集三个方面对协同过滤算法进行......
最近邻居查询是时空数据库的关键技术。目前,基于R TREE系列索引结构的EINN最近邻居查询遍历算法具有访问最少数据块找到最近邻居......
针对传统协同过滤推荐算法存在推荐质量不高的局限性,提出一种基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法。该算法用调整后的共同评......
从信息过滤系统模型功能及其实现出发,探讨了Google中PageRank技术环境下的用户偏好的分析描述与表达。在传统的过滤算法的基础上......
在简要介绍了SAMARAH模型中定义的不同聚类结果的类别之间的相似度及其不足的基础上,提出了一种多种聚类结果的算法步骤,重点介绍......
尽管蚁群优化算法在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈.为此,提出了一种......
协同过滤推荐技术是电子商务推荐系统中应用最成功的个性化推荐技术。但随着电子商务规模的扩大,用户数目和商品数目呈指数级的增......
针对协同过滤算法通过用户评分矩阵生成推荐时会遇到"冷启动"、"数据稀疏性"问题,以及忽略用户兴趣实时变化及多样性的特点,笔者在传统......