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搜索资源列表

  1. LJCluster文本聚类技术中间件

  2. 文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点*专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 灵玖Lingjoin（www.lingjoin.com）基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。 灵玖文档聚类组件的主要特色在于： 1、速度快：可以处理海量规模的网络文本数据，

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-03-09
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lingjoin

  1. 数字语音信号处理1111

  2. 前言 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。 语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。虽然从事这一领域研究的人员主要来

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2011-03-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：c429375860

  1. 网络日志中用户兴趣的挖掘及利用

  2. 网络日志挖掘旨在通过对网络日志进行有效的数据挖掘，发掘隐藏在日志数据背后的Web用户访问模式。这个目标基于这样的假设：网络日志中确实蕴含了用户访问Web的某些规律性特性，这些特性反映在某些模式中，这些模式可以被挖掘出来并加以利用。绝大多数的网络日志挖掘研究都基于这一假设发掘出了各种有用的Web用户访问模式。但是网络日志中是否确实蕴含了用户访问Web的规律性特性？如果有，这些特性能否用语言描述出来？如何利用这些特性？论文的核心工作就是围绕这些问题，使用统计分析、聚类和依赖关系的建模等挖掘技术，针

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-28
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：zgq500

  1. 社会网络分析导论

  2. 刘军老师的资料，描述的是一些网络关系，例如：中心度，聚类分析，核心-边缘结构等~~

  3. 所属分类：网络管理

    • 发布日期：2012-03-16
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：myhaode

  1. 数据立方体切片的核心聚类分析方法

  2. 数据立方体切片的核心聚类分析方法：详细介绍数据立方体、聚类模型、核心聚类方法

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2012-11-22
    • 文件大小：587kb
    • 提供者：pigasssucker

  1. 模式分析的核方法

  2. 本书详细介绍基于核的模式分析的基本概念及其应用，主要内容包括：主要理论基础，若于基于核的算法，从最简单的到较复杂的系统，例如核偏序最小二乘法、典型相关分析、支持向量机、主成分分析等。还描述了若干核函数，从基本的例子到高等递归核函数，从生成模型导出的核函数(如hmm)到基于动态规划的串匹配核函数，以及用于处理文本文档的特殊核函数等。. 　　本书适用于所有从事模式识别、机器学习、神经网络及其应用的学生、教师和研究人员。 　　模式分析是从一批数据中寻找普遍关系的过程。它逐渐成为许多学科的核心，从神经

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-11-12
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：xuws20

  1. 一个基于K－means方法的聚类

  2. 聚类算法作为数据挖掘中的一种分析方法，它能找到样本相对比较集中的区域。分析了一个基于K-means算法的核心思想和实现过程，使得算法可处理孤立点的分类集，得到最佳的聚类结果。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-03-29
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：u014419851

  1. 1-CSTPCD 北大核心-基于半监督谱聚类集成的售后客户细分.pdf

  2. 根据汽车售后服务客户细分的目的，以及保修期内客户对车辆的保养情况，构建了RFMD客户细分指标模 型。针对聚类集成算法能充分挖掘数据集的内在结构，以及半监督学习思想利用先验知识指导聚类的优势，将半监 督谱聚类集成（SSSCE）算法应用于售后服务客户细分。与谱聚类（SC）算法和谱聚类集成（SCE）算法相比，SSSCE 算法的客户细分结果较优。对用SSSCE算法细分得到的客户群进行特征分析，并给出相应的保养指导策略。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：nczfkb

  1. 1-CSTPCD 北大核心 汽车4S店TFM客户细分模型及其方法研究.pdf

  2. 针对汽车4S 店客户消费模式不同于其他行业,而传统RFM 模型难以适用于汽车4S 店客户细分的问题,课题组对传统RFM 模型的数据分析指标进行优化改进,形成可适用于汽车4S 店的TFM 客户细分模型. 该模型可依据客户的行为属性通 过K 均值聚类算法进行客户细分,最后随机抽取某汽车4S 店客户数据进行实验验证. 实验结果表明,改进的TFM 模型能够有效细分客户,为汽车4S 店针对不同价值的客户制定相应的个性化服务以及营销策略提供了良好的参考依据.

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：nczfkb

  1. 我国跨地区技术输入输出双网络分析

  2. 以2009—2012年企业跨地区的专利许可数据表征技术网络,构建以技术输出和输入为方向的双向网络。结合社会网络分析方法,通过网络可视化图谱、网络整体特征、网络中心性、结构洞、核心-边缘、聚类系数、凝聚子群、QAP关系等分析技术输出和输入两个网络的结构特征和功能效率。结果表明:沿海地区的技术输出和技术输入均领先内陆地区;部分经济发达地区同时在技术输出网络和技术输入网络中发挥重要的影响作用,占据和控制着技术资源信息流动和传播的关键位置;两个网络的核心地区联系更为密切,形成"强-强"和"弱-弱"的特征

  3. 所属分类：其它

  1. 新型城镇化进程质量测度及区域空间差异分析

  2. 基于新时代背景下新型城镇化的核心内涵,构建出人口、经济、社会、生态宜居、城乡统筹等五个子系统的新型城镇化水平综合评价指标体系。以安徽省为例进行实证分析,运用熵值法对其2005-2014年新型城镇化进程质量进行综合测度,并采用系统聚类法对测算结果进行聚类分析,进而分析其省域空间差异性。结果发现:从时间上看,安徽省新型城镇化水平的发展整体呈不断上升状态;从空间差异上看,其城镇化水平呈中高周低、南高北低的空间格局。最后,根据聚类分析的结果对安徽省16市的新型城镇化发展水平进行具体分类,并给出了相应的对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：339kb
    • 提供者：weixin_38621150

  1. 基于移动互联网行为分析的用户画像系统设计.pdf

  2. 随着大数据时代的到来,能够牢牢的抓住老客户、吸引新客户、读懂用户的偏好兴趣以及挖掘用户的潜在价值,这些对于运营商的的发展至关重要。而达成这一目标需要对用户市场进行细分实现精细化营销,应用数据挖掘技术对用户进行画像,实现用户细分,其研究和发展在实现运营商精确营销、提高工作效率、减少经营成本方面具有重要的指导意义和实用价值。本文以移动互联网用户行为作为研究对象,以用户画像理论作为理论依据,提出了用户画像系统的建设思路,采用标签化方法对用户行为以及用户偏好特征进行描述。本文首先对用户画像系统进行整体的

  3. 所属分类：spark

  1. 页岩气产业国际专利情报分析

  2. 页岩气是一种重要的、清洁的非常规天然气资源。Innography是ProQuest Dialog公司推出的专利信息检索和专利分析软件,具有快速挖掘核心专利的功能。本文利用Innography专利分析工具,结合专利情报分析理论,对世界页岩气专利进行申请趋势分析、区域分析、IPC分析、主要专利权人分析、核心专利分析及文本聚类分析。研究指出美国是页岩气领域的技术强国,中国起步较晚,处于起步阶段,但发展较快,是全球申请专利数量增长最快的国家,有广阔的发展前景。通过研究页岩气的专利现状、发展及竞争态势,以

  3. 所属分类：其它

  1. 国际贸易网络的拓扑演化与聚类结构分析

  2. 研究全球一体化进程中世界贸易格局的演化对我国制定对外贸易政策和新时期的外贸发展战略，以抓住经济全球化带来的机遇来提升我国的国际市场地位和保障我国外贸稳定增长的态势具有重大意义。为此，利用联合国商品贸易统计数据构建国际贸易网络，并采用社会网络分析方法研究2000~2010年国际贸易网络的结构演化。分析发现，十年来国际贸易网络的核心国家几乎没有增加。此外，通过分析中心性介数和节点强度作为参量的聚类算法发现，从微观角度看，个别国家的国际贸易地位随时间的演化明显提升；从宏观层面来看，贸易网络仍然表现出稳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：302kb
    • 提供者：weixin_38569203

  1. 稀疏子空间聚类综述

  2. 稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)是一种基于谱聚类的数据聚类框架.高维数据通常分布于若干个低维子空间的并上,因此高维数据在适当字典下的表示具有稀疏性.稀疏子空间聚类利用高维数据的稀疏表示系数构造相似度矩阵,然后利用谱聚类方法得到数据的子空间聚类结果.其核心是设计能够揭示高维数据真实子空间结构的表示模型,使得到的表示系数及由此构造的相似度矩阵有助于精确的子空间聚类.稀疏子空间聚类在机器学习、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域已经得到了广泛的研究和应用,

  3. 所属分类：其它

  1. BitcoinAnalysis:比特币分析-源码

  2. 基于RDBMS的比特币分析 基于区块预处理的比特币分析库 用法 使用比特币核心下载区块 内部地址数据库 要求 区块链解析器 PyRocksDB 由...制作 卢哈（ ） ... 文件 Hyunsu Mun，Soohyun Kim和Youngseok Lee。 “基于RDBMS的比特币分析方法”。 关于信息安全和密码学的第23届年度国际会议。 2020年12月。视频 玄秀门和李英石“比特币地址群集概述”。 法医学的新趋势。 ISSN 2714-0385。 2020年10月。 金秀贤，Hyun

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：123kb
    • 提供者：weixin_42129412

  1. 基于自动快速密度聚类的新型群体检测与分析方法

  2. 组级人群行为分析是一种新的有前途的方法，在视频监视和了解人群方面具有重要的应用。 但是，很少研究人群中某个群体的具体定义。 本文为人群领域中的群体提出了完整合理的定义，并提出了一种快速，自动的群体检测方法。 首先，使用自动快速密度聚类（AFDC）查找组核心，然后根据相干邻居不变性的性质对其进行精炼。 这种检测方法更适合于具有任意形状和不同密度的组，这是因为组核心是通过相干的邻居进行精炼的。 对数百个公共场景的视频片段进行的实验表明，该方法具有出色的检测性能和诱人的统计结果。 特别是，一个组中的人

  3. 所属分类：其它

  1. CNN：一个用于通用邻域聚类和核心集马尔可夫状态模型估计的Python程序包-源码

  2. 共同近邻（CNN）聚类 笔记 该项目目前处于Alpha状态。 将来可能会更改实现。 检查示例和文档以获取最新信息。 集群 所述cnnclustering Python包提供了一个灵活的接口聚类算法使用C ommon-Ñearest-Ñeighbours。 虽然该方法可以应用于任意数据，但此实现是在“分子动力学”模拟的处理轨迹背景之前完成的。 在这种情况下，聚类结果可以作为构建核心集马尔可夫状态（cs-MSM）模型的合适基础，以捕获潜在分子过程的基本动力学。 有关用于cs-MSM估计的工具，请参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：weixin_42109925

  1. 使用Python进行机器学习：用于理解核心概念的小型机器学习项目。 给星星:glowing_star:如果有帮助的话。 奖金：面试银行来了..！-源码

  2. Python机器学习 小型机器学习项目，以了解核心概念（顺序：从最早到最新） 使用带有新闻组20数据集的潜在Dirichlet分配进行主题建模，并使用Python和Scikit-Learn实现 在MNIST数据集上实现了用Keras构建的简单神经网络 使用线性回归的Google股票价格预测 实现了一个简单的社交网络来学习Python基础 实施Naives Bayes分类器以过滤SpamAssasin公共语料库上的垃圾邮件 使用Keras和Scikit-Learn的银行数据集的客户流失预测模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：734kb
    • 提供者：weixin_42109545

  1. 基于低秩正则化异构张量分解的子空间聚类算法

  2. 张量分解是解决高维数据分析问题的有力工具。传统张量Tucker分解模型多采用各项同性假设，即各个因子矩阵具有相同的约束条件(例如正交、非负等)，但该种假设不适用于异构张量数据分析。本文提出了一种基于低秩正则化的异构张量分解(LRRHTD)算法，并用于子空间聚类任务。低秩正则化的异构张量分解核心思想是对原始张量寻求一组正交因子矩阵的集合，将高维张量映射到低维的潜在子空间中，同时在最后的因子矩阵上引入低秩约束以获得可用于聚类的全局低秩结构表征。此外，设计了一种基于增广拉格朗日乘子的优化方法对所提算法

  3. 所属分类：其它

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