一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法

针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部空间内快速寻找最优聚类中心.通过对4个数据集的实验测试,将此算法与K-均值算法、基于粒子群的K-均值算法进行了比较.实验结果表明,新算法的聚类质量比后两个算法更优.     

多方面属性归一化三维张量模型在区域旅游酒店的推荐应用

为游客个性化推荐理想酒店是旅游质量得以保障的手段之一。首先运用形式化方法将游客、酒店以及游客对酒店的评分从多方面属性综合进行量化与归ー化,得到归一化的酒店因子、游客因子和评分因子;然后,采用一种有偏加权函数计算出一种有偏推荐度,与酒店、游客和评分等因子一起构建了一种以"酒店辟客4平分荐度"四元关系的三维张量模型,有偏推荐度作为张量元素值;最后,采用基于Tucker分解法的算法实现了在高度稀疏的四元关系数据集上按游客分类的有偏性旅游酒店推荐。实验结果表明,采用三维张量模型及算法能实现对高度稀疏的区域旅游酒店数据进行精准旅游酒店推荐,为游客根据个人偏好获得个性化的酒店推荐找出了一种新的方法,有效提高了旅游质量。     

一种基于时间感知的搜索引擎模型

目前许多用户查询与网页信息的时效性密切相关,但当前的搜索引擎在处理许多具有时间属性的查询时还不尽如人意。通过引入基于时间感知的用户查询理解、索引结构和页面排序算法,提出一种基于用户查询日志挖掘的时间感知搜索引擎模型,来克服当前主流搜索引擎在处理具有时效性查询时存在的不足在真实的Web环境下广泛进行的实验结果表明了该模型的有效性。