多粒度制造服务建模与调度方法研究

针对制造服务中资源多层次、多类型、异构性、自主性、地理分布等特性,提出了包括基本信息、协作关系、制造能力、服务质量和制造知识的资源统一描述模型,以及包括同构聚合和异构聚合两种模式的多粒度制造资源建模方法.为解决多层次异构性制造资源的共享和高效利用的问题,考虑制造服务聚合中时间、费用、可靠性和可持续性等多方面需求,通过加入精英集及K均值聚类算子,设计基于K均值聚类的改进多目标遗传算法(KGA),并在复杂产品装配云仿真平台上与多目标粒子群优化(MOPSO)算法和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行性能比较.实验结果表明:通过多粒度聚合,制造任务与服务资源能更快速地进行匹配和调用,在服务可靠性和可持续性指标上的结果也更优.     

基于半监督ISHC层次描述的Mashup服务聚类

针对传统Mashup服务推荐在网络构建方式的成本和计算复杂性过高问题, 提出一种基于半监督层次聚类描述的Mashup服务推荐算法. 首先, 利用网爬工具收集ProgrammableWeb上的Mashup服务信息, 并采用后缀剥离算法把Mashup服务的标签信息修改为名词形式, 以此作为研究分析的数据集; 其次, 为提高聚类精度, 提出一种半监督层次描述聚类算法, 通过植入层次聚类算法顶层核心集方式, 有效解决了传统层次描述聚类因顶层分类集构造失败而影响Mashup服务推荐算法的准确度. 通过在聚类数据集和网爬Mashup服务数据库上的实验表明, 该算法的Mashup服务推荐准确率优于对比算法.     

基于KL散度的密度峰值聚类算法

快速搜索与发现密度峰值聚类(clustering by fast search and find of density peaks, DPC)算法对聚类中心点进行了全新的定义,能够得到更优的聚类结果。但该算法需要手动选取聚类中心,容易出现多选、漏选聚类中心的问题。提出一种自动选取聚类中心的密度峰值聚类算法。将参数积γ引入新算法以扩大聚类中心的选取范围,利用KL散度的差异性度量准则对聚类中心点和非聚类中心点进行清晰划分,以Dkl排序图中的拐点作为分界点实现了对聚类中心的自动选取。在人工以及UCI数据集上的实验表明,新算法能够在自动选取聚类中心的同时,获得更好的聚类效果。     

一种新的层次谱聚类算法

提出一种新的聚类算法——层次谱聚类算法.该算法在传统二分的SM谱聚类的过程中嵌入了层次聚类算法,目的是为了提高谱聚类的聚类正确率,同时又利用谱聚类纠正了层次聚类过程中所得到的歪斜划分.实验结果表明:提出的层次谱聚类算法的聚类正确率比层次聚类算法、谱聚类算法的聚类正确率都要高,同时又纠正了层次聚类过程中的歪斜划分.     

一种基于频繁项集的搜索引擎聚类浏览算法

搜索引擎的聚类浏览技术可以帮助用户更好地在搜索引擎返回的结果中定位自己感兴趣的信息.TS-FIC算法通过加工关联规则挖掘出来的频繁项集作为类标签,形成初始聚类,利用频繁项集之间的语义关系,把初始聚类组织成树结构.在形成最终聚类时,引入语义相似度作为计算类相似度的一个考量方面,最后利用一种新的排序方案把最终结果排序显示给...     

基于聚类和用户点击的在线多样化排序算法

在互联网信息检索中,多样化排序方法力求在排序结果列表靠前的位置为用户提供多样的结果文档.文中提出一种基于聚类和用户点击的在线多样化排序算法CRBA,通过结合文档的相似性以及用户的点击反馈,在与用户的不断交互中为用户提供多样化的排序结果.该算法将在线和离线的思想进行融合,既可以利用主题聚类的优点,根据主题对候选文档集合进...     

异构数据联合式的真值发现算法

互联网上提供的同一事实的信息通常会存在冲突,影响数据集成和知识发现.为了甄别真值,提出了一种基于距离的异构数据联合真值发现算法.首先,关于同一数据项,基于数据源声明值与真值的距离,计算数据项向量;采用KMeans聚类算法,获得数据项初始聚类.然后,迭代进行信任分析和聚类,即在每个类簇内,采用最优化思想,联合异构类型数据,更新事实的可信度和数据源的类簇内可靠性,重新计算每个数据项向量,再次聚类,迭代直至类簇达到稳定.实验结果表明:由于细粒度的数据源质量划分,联合考虑异构数据类型,可以获得更高的真值发现准确度.     

考虑加权排序的分类数据聚类算法

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高.     

基于引力概念的聚类质量评估算法

为了定量分析聚类算法的聚类结果,提出了基于引力概念的聚类质量评估算法.该算法将数据空间中的数据点视为带有单位质量的质点,通过分析聚类结果中数据点之间的引力关系来评估聚类结果的质量.在一个聚类结果中,各类中的数据点之间引力大并且噪音数据受到的引力小,这样的聚类结果视为质量较高的聚类结果.相反,如果类中数据间的引力较小而噪音数据所受到的引力较大,这样的聚类结果就是一个质量不高的聚类结果.在几个不同的数据集上,对算法的有效性和高效性进行了测试.实验结果表明,该算法能在极短的响应时间内得到聚类结果评估值,正确地反映聚类结果的优劣.提出的算法可以引导聚类方法自动发现最佳聚类结果而无需人工干预.     

基于区间数贴近度的最大树聚类算法研究

针对特征指标和权重指标均为区间数的多指标信息聚类问题,在传统的数值信息最大树聚类法的基础上,给出了基于区间数的多指标信息聚类问题的一种具体算法.在此过程中,加权相似矩阵的提出克服了属性权重对聚类产生的双重影响;并通过引入相对贴近度的概念,对相似区间进行排序.最后,通过实例验证了此算法的有效性.     

一种基于矩阵变换的层次聚类算法

针对K-means算法需预先确定聚类数的缺陷,提出一种基于矩阵变换的层次聚类(NHC)算法,通过对矩阵行列的排序、变换,把矩阵分块成子矩阵聚类,以熵作为评价聚类结果标准.实验表明,NHC算法的执行效率和聚类精度高于传统的HCM(hard C-means)算法.     

一种分层聚类方法及其应用研究

在数据挖掘领域,聚类用于发现数据的分布模式和数据间的相互关系.作者提出一种分层聚类算法,可识大规模、高维数据.该算法首先从不同的角度对电信客户进行聚类或分类,然后以这些聚类为基础,实行自底向上的层次聚类得到最终的聚类结果.算法执行效率高,适合大规模数据的聚类问题.该方法在某电信企业的客户分析中取得了较好的结果.     

符号数据最佳聚类个数的确定方法

在聚类分析中,如何选择恰当的聚类个数是一个非常复杂而又必须面对的问题.尽管针对数值型数据聚类个数的选择算法已经进行了广泛地研究,但如何确定符号型数据的聚类个数仍然是一个富有挑战性的问题.结合划分和层次聚类的思想,提出一种符号数据聚类个数的确定算法.在UCI数据集上的实验结果表明该方法是有效的.     

一种基于密度的聚类算法实现

基于密度的聚类算法OPTICS是一种大规模数据库的聚类算法,它是基于核心对象和可达距离来实现的.对于每一个核心对象将其邻域内的所有对象按到该核心对象的可达距离进行排序,每次都选择1个到该核心对象具有最小的可达距离的对象进行信息更新.算法实现采用优先队列保存候选对象以加快处理速度,最后用UCI数据集对算法进行聚类效果测试,结果表明OPTICS算法对数据集产生一个基于密度的簇排序结构.     

一种新的用于三维检索的快速邻域搜索方法

在传统的层次聚类算法上,对孤立聚类进行特殊处理,并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术.首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库;其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心值;之后计算每个三维模型内容特征与其所在聚类中心的距离并保存到数据库中,查询时计算待查询模型特征与各个聚类中心的距离并排序;最后在每个聚类里面进行检索,与聚类中心的距离位于待检索模型与该聚类中心距离的邻域就是查询结果.在该方法中,将每个模型特征与其所在聚类中心的距离作为其索引.实验结果表明,该方法在保证检索质量的基础上大大提高了检索速度.     

属性异构信息网络的半监督协同聚类

为实现同时利用属性信息和结构信息完成更精确的协同聚类, 提出一种基于属性异构信息网络的半监督协同聚类框架（SCCAIN）. 首先, 设计一种可学习的整体关联度量, 其通过元路径和属性投影整合结构关联和属性关联; 其次, 将约束负矩阵三因式分解引入到具有约束的协同聚类节点中, 将相关性度量和协同聚类相结合, 以协同聚类结果作为共享因子, 并提出一个统一的半监督学习框架, 以联合优化协同聚类和相关性测量给定的约束; 最后, 在不同的数据集上进行仿真实验, 实验结果表明, 该方法聚类效果较好, 从而验证了属性信息和结构信息对能提升协同聚类效果.     

模糊聚类迭代模型在洪水灾害度划分中应用

介绍了陈守煜的模糊聚类迭代模型.利用该模型的计算结果可对聚类样本作进一步的排序.即先求各个类对模糊划分的相对隶属度,以此相对隶属度为权重,根据各聚类样本对各类以相对隶属度加权,求得样本对模糊概念的类别特征值,并根据其大小对聚类样本进行排序.将其应用于"96.7"洪水灾害分析,较清晰地划分出了各受灾地受灾程度的轻重.     

基于山峰聚类的聚类上限确定方法

文章提出了一种基于山峰聚类的聚类上限检测方法,依靠山峰聚类确定聚类数目的上限,仿真试验表明,这种方法能将聚类上限确定在一个合理的范围之内,从而加快聚类的效率.     

一种基于边界识别的聚类算法

针对基于密度的聚类算法由高密度区到低密度区的处理顺序所带来的不能识别低密度对象类别的缺陷,通过对聚类过程中可能存在的边界识别进行讨论,提出了一种基于边界识别的聚类算法.该算法的思想是：同簇优先权高于密度优先权,即在选择下一个对象进行聚类时,在已聚类的对象中优先选择同一簇的对象,当对象沿某一方向扩展到达簇边界时停止扩展,转而向其他方向扩展,这种处理顺序能使得类别最大化.通过分析簇边界的密度变化特征,建立了边界识别准则,并根据该准则对数据进行聚类.通过在合成数据和美国加州大学提供的知识挖掘数据库数据集上的实验结果表明,所提算法能有效地处理低密度区域的数据,与识别聚类结构的对象排序算法相比,聚类效果可提高4%左右,而时间性能相当.     

利用标签的层次化搜索结果聚类方法

为了提高搜索引擎返回结果的可浏览性,满足用户对查询质量的要求,提出了一种层次化搜索结果聚类方法.首先,从搜索引擎的返回结果提取出文档集,并对每一个文档进行词干化、去除停用词等操作.然后,根据词共现信息来发现文档集中的频繁2元组,再将2元组扩展为n元组,对所有元组进行去冗余、重要性排序,从而获得候选聚类标签.最后,基于该标签对返回结果中的文档进行分配与聚集,形成层次化聚类结果.实验结果表明,所提方法可以通过获得的准确、可读性较好的聚类标签,帮助用户有效地浏览搜索引擎返回的结果.与Vivisimo、STC、Lingo算法比较,以及在多个评价指标上的综合实验结果也表明,该方法是有效的.