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搜索资源列表

  1. 模糊聚类算法的工具箱（内含详细的文件说明）

  2. 该工具箱包含了多种有效的聚类算法，且注释详细，是个很难得的工具箱，值得推荐！！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-15
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：preciousboy

  1. 由IEEE Computational Intelligence Society推荐的聚类分析

  2. 截止09年以前的各种聚类算法 由IEEE Computational Intelligence Society支持这本书 包含核聚类算法，广泛应用于图像分割中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-03
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：yulin1tang

  1. 聚类算法-kmeans划分型聚类

  2. 目前主要有两类协同过滤推荐算法: 基于用户的协同过 滤推荐算法[7, 8 ]和基于项目的协同过滤推荐算法[9212 ]. 基于用 户的协同过滤推荐算法基于这样一个假设, 即如果用户对一 些项目的评分比较相似, 则他们对其他项目的评分也比较相 似. 算法根据目标用户的最近邻居(最相似的若干用户) 对某 个项目的评分逼近目标用户对该项目的评分[1, 7, 8 ]. 基于项目 的协同过滤推荐算法认为, 用户对不同项目的评分存在相似 性, 当需要估计用户对某个项目的评分时, 可以用户对该项目 的若干相

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-24
    • 文件大小：304kb
    • 提供者：best_cruze

  1. 智能Web算法-包含文本、推荐、聚类、分类、分类器组合.pdf

  2. 智能Web算法-包含文本、推荐、聚类、分类、分类器组合.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-19
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：zhangdidabao

  1. 基本web数据挖掘中的聚类算法研究

  2. 基本web数据挖掘中的聚类算法研究，强烈推荐，不下后悔！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-10-20
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：jiaquanjia

  1. 聚类算法综述

  2. 聚类算法综述，非常好的文章，强烈推荐阿！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-02-17
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：zdwtravelsky

  1. 服务于定向信息推荐的模糊聚类协同推荐算法_辛治运

  2. 面对金触领城信息1 和用户数全的不断增加, 现有的金触信息推荐算法不能很好地满足金触用户的信息常 求, 推荐结果的及时性和准确性有待进一步提高. 在分析现有协同推荐算法的基础上, 本文提出了金触信息模栩果类 协同推荐算法, 将模栩聚类和协同推荐算法相结合, 以用户一项目评价矩阵为研究基础, 对有相似信息需求兴趁的用户 进行模栩聚类, 用户组群的兴超爱好代表并预测个人的兴趁爱好, 能为用户提供和发现街的信息资源, 很好地满足金 触用户信息需求的多兴趁性和时效性. 最后对提出的算法进行实验, 实脸

  3. 所属分类：其它

  1. Clustering algorithm recommendation a meta-learning approach

  2. 本文是英文原文:研究了使用元学习技术（学习的学习）进行聚类算法推荐的适应性；针对目前元学习技术主要应用到分类问题上而对于聚类问题的研究几乎处于空白的现实，设计了元学习技术应用到聚类问题上的实验。论文首先介绍了元学习；其次介绍了实验的设计包括使用的数据集、聚类算法、聚类度量指标、元属性、元算法、元学习度量指标；最后分析了实验结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-30
    • 文件大小：565kb
    • 提供者：lhkaikai

  1. 数据挖掘与算法视频（系统架构，NLP-文本相似度，数据挖掘-中文分词，隐马+推荐算法，分类算法，聚类算法）等

  2. 数据挖掘与算法视频（系统架构，NLP-文本相似度，数据挖掘-中文分词，隐马+推荐算法，分类算法，聚类算法）等

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-27
    • 文件大小：76byte
    • 提供者：qq1021979964

  1. JAVA+聚类+KMeans图书推荐系统

  2. JAVA+聚类+KMeans图书推荐系统 使用了聚类算法来给图书推荐进行排名，适合毕业设计进行参考~代码是基于javaweb的应用

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-05-20
    • 文件大小：109mb
    • 提供者：u014452148

  1. 基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法

  2. 基于用户背景信息的推荐算法中仅通过降低矩阵稀疏性来预测用户评分,造成算法的推荐准确率偏低。为解决上述问题,提出一种基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法。首先通过加入用户与项目间的关联信息改进相似度计算方法来更加准确计算获取相似用户,将最相似的前K个用户作为目标用户的最近邻;然后根据目标用户最近邻对项目的评分预测目标用户未评分项目的预评分,并把预评分填充到用户项目评分矩阵;最后通过协同过滤算法得到最终预评分,在此基础上结合项目聚类产生推荐项目列表。通过MovieLens数据集上的实验结果表明,

  3. 所属分类：其它

  1. 基于项目云的有序秩聚类在推荐系统中的应用

  2. 为进一步提高推荐系统的推荐精度,提出一种新的基于项目云的有序秩聚类协同过滤推荐算法,其中包括三大步:数据处理,有序聚类,生成推荐。该方法不仅借助定性分析思想利用项目云有效地填充了缺失数据,而且通过对项目分布的数字特征做排序、分割、聚类,在类内产生"邻居",大大缩短了计算时间。通过在MovieLens数据集上的实验表明,在平均绝对误差和预测精确度上,该算法确实优于传统推荐算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：299kb
    • 提供者：weixin_38569109

  1. 二分网络中基于谱聚类的协同推荐

  2. 提出一种基于谱聚类的协同推荐算法(SCBCF)。首先从用户——项目二分网络的单顶点投影中得到用户之间的相似矩阵，然后对该矩阵应用谱聚类算法，将用户聚成k类，并将得到的聚类结果用于数据平滑和邻居结点的选择，最后基于最近邻居集评分行为，对目标用户产生推荐。在MovieLens上的实验结果证明本文方法比传统的协同过滤算法能更好地应用于二分网络的协同推荐。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：367kb
    • 提供者：weixin_38666300

  1. 融合隐语义模型的聚类协同过滤

  2. 协同过滤算法是推荐系统中应用最广泛的算法，随着用户数量和物品数量的不断增加，传统的协同过滤算法不能满足推荐系统的实时需求。本文提出了一种融合隐语义模型的聚类协同过滤算法。首先利用隐语义模型分解评分矩阵，然后在分解后的矩阵上利用传统的聚类算法聚合相同类别的物品，最后在相同类别的物品之间进行基于项目的协同过滤推荐。实验结果表明，该算法有效减少了推荐时间，同时在一定程度上提高了算法精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：337kb
    • 提供者：weixin_38677648

  1. 基于用户/项目的混合协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现 混合推荐算法 聚类、属性、评分混合推荐项目代码实现

  2. 目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。本文主要介绍混合推荐的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户/项目的混合协同过滤推荐算法推荐原理 混合推荐可使用的数据包括： 1、用户属性：用户位置、用户性别、用户年龄等属性信息； 2、项目属性：项目类别、项目添加时间、项目内容等属性信息； 3、用户操作行为：用户评分、收藏记录、浏览记录、观看时长、购买记录等操作行为； 混合推荐方法可以是先将数据进行聚类（用户聚类、项目聚

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：weixin_38606466

  1. 基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理、过程、代码实现 Canopy聚类算法 KMeans+Canopy聚类算法 聚类算法程序实现 KMEans聚类算法代码java

  2. 基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中，作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一，一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。 一、基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理 KMeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用、最重要的聚类算法。KMeans聚类算法首先需要确定N个初始中心点，初始中心点的选择对聚类结果影响很大，常用的初始中心点的选择有随机选择、自定义、采用Canopy聚类算法结果作为初始中心点，然后是重复遍历点与簇中心的距离，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：491kb
    • 提供者：weixin_38522253

  1. Book-Recommendation-System:Book-Recommendation-System是一个基于隐语言模型的图书推荐系统。学习率的梯度下降法和亚当；根据隐语义模型的特性对图书标签进行聚类，最后使用隐式语义模型建成了一个图

  2. 图书推荐系统 图书推荐系统是一个基于隐语言模型的图书推荐系统。 数据集 MovieLens数据集： 图书交叉数据集： 主要内容 隐因子对模型的影响： 使用梯度下降法，对隐含语言模型的改进算法各算法的比较代码： _不同_推荐_模型_by_GD.ipynb 对隐语义模型的训练速度提出改进学习率的梯度下降法和亚当： 根据隐语义模型的特性对图书标签进行聚类，最后使用隐语义模型构建了一个图书推荐系统。 BSVD在图书推荐上的实现： 图书推荐系统web设计：推荐项目说明：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：46mb
    • 提供者：weixin_42099906

  1. 基于聚类层次模型的视频推荐算法

  2. 基于聚类层次模型的视频推荐算法

  3. 所属分类：其它

  1. 聚类算法与因子分解机相结合的社交网络好友推荐

  2. 聚类算法与因子分解机相结合的社交网络好友推荐

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：284kb
    • 提供者：weixin_38605967

  1. 音调聚类和音乐推荐系统-源码

  2. 自由音乐存档音乐分析体裁预测和歌曲推荐 项目说明：Spotify和Shazam等创新型公司以非常聪明的方式利用音乐数据为用户提供出色的服务。 他们使用推荐算法和自动类型分类，这极大地有助于增加用户体验。 通过该项目，我们旨在在提供音乐功能时执行流派分类和音乐推荐的任务。 我们的主要目标是为Spotify和Pandora等公司创建音乐推荐系统和播放列表生成器。 音乐风格的推论虽然似乎是人类头脑的先天性，但对于机器学习社区而言仍然是一项艰巨的任务。 我们使用了各种机器学习算法来实现我们的目标。 我们

  3. 所属分类：其它

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