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通过分析文本挖掘中的2个关键步骤——文本特征空间构造和相似距离度量,指出流行的文本挖掘过程中存在着大量同义和关联噪声。大量存在的同义词和关联词,造成文本特征空间无法准确表达文本语义以及高维计算复杂性问题。利用潜在语义分析和关联规则挖掘构造同义和关联词集,用于减少文本特征空间中的同义词和关联词,降低信息冗余,改进挖掘效率。文中对相应的算法进行了描述,实验结果令人满意。 相似文献
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通过对Web日志的预处理,构建动态矩阵,该矩阵能够反映用户访问路径的先后顺序,利用相似度计算进行网页推荐。提出的动态矩阵预测算法具有较快的响应速度,可以满足实时页面推荐的需要,同时该算法无需事先训练,还可以对动态矩阵进行增量更新,提高了预测性能。 相似文献
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