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1.
模糊C均值聚类算法(FCM)是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理...  相似文献   
2.
知识图谱以图的形式描述概念、实体及它们之间的关系,通过建立唐诗、作者和地点等关系图谱,可以从古诗词数据中挖掘深层次的知识。获取互联网中的各种类型的唐诗相关的数据,包括各类百科数据和垂直网站等。利用自顶向下的方法,构建本体,定义领域概念,并自动的从多数据源中抽取出实体、关系及属性等信息进行填充。基于词向量进行实体对齐,判断不同来源的实体是否描述的是现实世界中的同一实体,从而扩充构建好的知识图谱。最后,通过Neo4j图数据库进行展示。  相似文献   
3.
贾丙静 《科技信息》2009,(36):I0026-I0026,I0029
本文根据应用性本科院校的培养目标和C语言的特点,探讨提高C语言教学质量的方法,强调在教学中以增强学习的趣味性,帮助学生理解内存的变化和提高动手解决问题的能力为中心。  相似文献   
4.
Web文本聚类是一种典型的无指导机器学习技术,目标是将站点上采集到的Web文本分成若干簇,使同一簇内的文本相似性最大,不同簇间的文本相似性最小.为了对原始粗糙的Web文本数据进行降维处理,在知识属性值的基础上,计算单个属性相对于属性集的重要性量化值,并根据属性重要性量化值对特征向量降维,并采用K-means算法对降维后的数据聚类,实验证明该方法缩短了聚类时间.  相似文献   
5.
低速率拒绝服务(LDoS)也被称为脉冲式拒绝服务,在攻击检测与防范方法上计算复杂、难以实现。针对此问题,分析了针对TCP拥塞控制机制的LDoS的数据流分布特性,通过设置流信息熵阈值定位出可疑IP流对,采用改进的候选组合频繁模式挖掘算法,将候选频繁端口模式在FP树路径中进行匹配来发现LDoS攻击及其攻击特性。仿真实验表明,该方法能够有效的检测LDoS攻击。  相似文献   
6.
Web文本聚类是一种典型的无指导机器学习技术,目标是将站点上采集到的Web文本分成若干簇,使同一簇内的文本相似性最大,不同簇间的文本相似性最小.为了对原始粗糙的Web文本数据进行降维处理,在知识属性值的基础上,计算单个属性相对于属性集的重要性量化值,并根据属性重要性量化值对特征向量降维,并采用K-means算法对降维后的数据聚类,实验证明该方法缩短了聚类时间.  相似文献   
7.
Web文本聚类是使文本之间具有最大的簇内相似性,同时具有最小的簇间相似性,它是一个将文本集分组的全自动处理过程。本文首先提出了Web文本聚类模型,然后对Web文本聚类关键技术进行了深入的研究,讨论了分词、特征表示、特征选择和K-means算法等相关技术。最后,实现了该文本聚类系统,对采集到的Web文本进行聚类,实验证明此算法具有很好的聚类结果。  相似文献   
8.
LOGML-XML在Web使用挖掘中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
简要介绍了Web使用挖掘的概念和内涵,提出了一种新的XML语言——LOGML,并阐明了LOGML在Web数据挖掘中的作用。  相似文献   
9.
为了有效利用线上学习平台记录的学生学习行为数据,从多方面刻画学习者画像,充分发挥线上教学的作用。在人工智能技术的驱动下,首先统计学生学习时间和视频内容数据,分析他们的观看习惯和对重点、难点内容的重视程度;然后在k-means++ 聚类算法的基础上,分析课程视频、章节检测、学习次数、作业和签到等特征对学习效果的影响。上述方法可以帮助总结学生的学习态度、偏好和习惯,将相似学习风格的学生聚为一类。老师可以通过线上学习行为的分析调整教学内容,改进教学方法,从而改善线上教学效果。  相似文献   
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