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    数据挖掘与人工智能 栏目所有文章列表
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    1. 基于节点动态属性相似性的社会网络社区推荐算法
    陈琼 李辉辉 肖南峰
    计算机应用    2010, 30 (05): 1268-1272.  
    摘要293)      PDF (824KB)(1079)    收藏
    社区推荐帮助用户寻找感兴趣的社群,是社会网络分析的重要内容。根据社会网络的动态变化特性,通过分析网络的动态演变过程、网络个体的行为特征及个体间联系的变化,研究动态社区及其个体的动态特性的形式化描述方法,提出了节点(个体)间的动态属性相似度计算方法和基于节点(个体)间的动态属性相似度计算的社区推荐算法,可以克服通过个体的直接联系进行社区推荐的局限性。实验结果表明,应用本算法进行社区推荐的准确率有较大提高,能有效应用于动态社会网络的社区推荐。
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    2. 基于二次Renyi熵的正则化互信息特征选择方法
    洪智勇 刘灿涛 邓宝林
    计算机应用    2010, 30 (05): 1273-1276.  
    摘要386)      PDF (545KB)(1087)    收藏
    提出了一种基于二次Renyi's熵的正则化互信息特征选择方法,该方法能高效地对互信息进行估计从而使计算复杂度大大降低。同时把正则化互信息特征选择方法与嵌入式方法相结合得到一个两段式特征选择算法,该算法可以找出更具特征的特征子集。通过实验比较了该方法与其他基于互信息的特征选择算法的效率与分类精度,结果表明该方法能够有效改善计算复杂度。
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    3. 一种改进的模糊聚类算法
    周红芳 宋姣姣 罗作民
    计算机应用    2010, 30 (05): 1277-1279.  
    摘要282)      PDF (446KB)(909)    收藏
    传统模糊聚类算法如模糊C-均值(FCM)算法中,用户必须预先指定聚类类别数C,且目标函数收敛速度过慢。为此,将粒度分析原理应用在FCM算法中,提出了基于粒度原理确定聚类类别数的方法,并采用密度函数法初始化聚类中心。实验结果表明,改进后的聚类算法能够得到合理有效的聚类数目,并且与随机初始化相比,迭代次数明显减少,收敛速度明显加快。
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    4. 基于加权的不完备非负矩阵分解算法
    杨志君 叶东毅
    计算机应用    2010, 30 (05): 1280-1283.  
    摘要292)      PDF (843KB)(1000)    收藏
    非负矩阵分解(NMF)作为一种特征提取与数据降维的新方法,相较于一些传统算法,具有实现上的简便性,分解形式和分解结果上的可解释性等优点。但当样本矩阵不完备时,NMF无法对其进行直接分解。提出一种基于加权的不完备非负矩阵分解(NMFI)算法,该算法在处理不完备样本矩阵时,先采用随机修复的方法降低误差,再利用加权来控制各样本的权重,尽量削弱缺损数据对分解结果产生的干扰。此外,NMFI算法使用区域权重来进一步减少关键区域数据缺损对分解产生的影响。实验结果表明,NMFI算法能有效提取样本中残余数据的信息,减少缺损数据对分解结果的影响。
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    5. 动态数据环境下基于信息熵的相对离群点检测算法
    孙浩 何晓红
    计算机应用    2010, 30 (05): 1284-1286.  
    摘要350)      PDF (453KB)(1179)    收藏
    在基于信息熵的离群点检测算法的基础上,提出一种适用于动态数据环境的检测算法。该算法在有数据对象插入或删除的时候,不必计算所有数据对象的相对离群点因子(ROF)值,而只需重新计算受影响的点的ROF值。实验结果表明,该算法在动态数据环境下的运行时间小于原来的算法。
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    6. 基于增量学习的混合推荐算法
    任磊
    计算机应用    2010, 30 (05): 1287-1289.  
    摘要298)      PDF (477KB)(989)    收藏
    推荐系统是自适应信息系统中的个性化服务模块,可以根据目标用户的信息需求提供个性化的信息服务。针对传统协作过滤算法存在的用户兴趣描述粒度过大问题,以及稀疏评分矩阵造成相似度计算不准确的问题,提出了一种基于增量学习的混合推荐算法WHHR,该算法通过Widrow-Hoff增量学习构建基于内容的用户模型,并结合协作过滤推荐机制实现评分预测。实验验证了WHHR算法在收敛速度和推荐准确性方面较类似推荐算法有较大提高。
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    7. 新的混合智能优化算法及其多目标优化应用
    张汉强 卢建刚 陈金水
    计算机应用    2010, 30 (05): 1290-1292.  
    摘要452)      PDF (497KB)(1095)    收藏
    针对人工鱼群算法后期收敛速度较慢、解精度不高的不足,按照分阶段寻优和变参数寻优的改进策略,并结合禁忌搜索算法中的相关规则,提出一种新的混合智能优化算法。该算法将寻优过程分为锁定最优解或者局部解邻域和求得高精度最优解两个阶段,每个阶段设置不同的参数并结合禁忌搜索算法以提高收敛速度和最优解精度。典型函数验证表明,该算法收敛速度快、精度高;同时,对于多目标优化问题,该算法可以提高Pareto最优解集质量,扩大决策分布范围,维持决策多样性,有利于决策者作出决策。
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    8. 一种增强型的粒子群优化算法
    代军 李国 徐晨
    计算机应用    2010, 30 (05): 1293-1296.  
    摘要301)      PDF (535KB)(1023)    收藏
    针对粒子群优化算法在进化后期容易陷入局部最优的缺点,提出了一种增强型的粒子群优化算法,即当粒子陷入局部极值点时,从增强粒子的自我学习能力,增强种群中其他相关粒子探索新区域的能力和增强粒子之间的信息交流三个方面来增强算法的寻优能力。数值实验结果表明,新算法具有很好的寻优性能。
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    9. 基于直接/间接邻边概念的最短路径算法
    王红梅 胡明
    计算机应用    2010, 30 (05): 1297-1299.  
    摘要324)      PDF (595KB)(941)    收藏
    以复杂网络图为研究对象,针对有确定轨迹的最短路径问题,提出直接/间接邻边的概念,将路径的概念引申为线路,改进简单图的邻接矩阵存储,采用空间存储结构存储基于直接/间接邻边概念的复杂网络图,并以公交查询问题为例设计了最短路径算法。算法分析及实验结果表明该算法的时空性能均优于Dijkstra算法。
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    10. 一种新的频繁子树增量式更新方法
    郭鑫 黄云 颜一鸣 周清平
    计算机应用    2010, 30 (05): 1300-1303.  
    摘要222)      PDF (647KB)(992)    收藏
    讨论频繁子树增量式更新问题,提出一种新的频繁子树增量式更新算法。提出有效树集概念和增量式更新策略,在更新挖掘时,无须重新运行子树挖掘程序,能充分利用已有的挖掘结果,算法只需要进行一次数据库遍历操作。提出候选子树剪枝策略,在更新挖掘过程中,能大幅减少子树同构次数,有效地提高了算法的运行效率。通过大量实验分析表明,算法有效可行且具有较高的运行效率。
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    11. 电子商务智能推荐系统中基于领域本体的案例检索算法
    刘双印
    计算机应用    2010, 30 (05): 1304-1308.  
    摘要345)      PDF (713KB)(1221)    收藏
    针对传统电子商务推荐算法的不足,提出了综合语义相似度的案例检索算法。算法通过加权平均商品的概念语义相似度、基于类型的属性语义相似度和基于数据类型的属性值相似度,来计算案例的综合相似度,避免了传统推荐算法中计算相似度仅靠属性值,没考虑语义和属性类型的影响造成的效率低、精度差等问题。设计了领域本体协同案例推理的电子商务智能推荐系统架构,通过在领域本体中抽取语义要素对案例进行表示,拓宽了案例求解空间,达到了协助用户检索及完成商品推荐的任务。经实例对比分析该算法有效且精度较高。
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2024年 44卷 3期
刊出日期: 2024-03-10
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荣誉主编:张景中
主  编:徐宗本
副主编
:申恒涛 夏朝晖

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