检索结果-南通市图书馆

计算机应用 2004年第8期24卷 44-46,49页

作者：戴涛骆科东李春平清华大学软件学院北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

传统的基于概率的混合模型算法可以很好地解决个体行为数据的聚类问题 ,但是对于具有“多峰值”特征的行为数据则需要更精巧的方法。提出双重混合高斯模型算法 (DualMGM )扩展了普通混合模型的概念 ,解决了多峰值特征的个体行为数据的... 详细信息

传统的基于概率的混合模型算法可以很好地解决个体行为数据的聚类问题 ,但是对于具有“多峰值”特征的行为数据则需要更精巧的方法。提出双重混合高斯模型算法 (DualMGM )扩展了普通混合模型的概念 ,解决了多峰值特征的个体行为数据的聚类问题。DualMGM的算法复杂度是随数据量线性增长的 ,具有很好的可扩展性。

关键词：个体行为数据多峰值聚类双重混合高斯模型(DualMGM) EM算法

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基于用户画像的个体行为数据智能推荐系统设计

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信息与电脑 2022年第20期34卷 114-116页

作者：刘锋华龚文辉江西农业大学南昌商学院计算机系江西共青城332020

针对现有推荐系统运行响应时间长、平均每秒请求数少、推荐结果准确率低等问题,引入用户画像技术,设计个体行为数据智能推荐系统。首先引入Hadoop框架,设计智能推荐系统组成架构;其次基于个体行为数据属性及类型,建立推荐系统数据库;最... 详细信息

针对现有推荐系统运行响应时间长、平均每秒请求数少、推荐结果准确率低等问题,引入用户画像技术,设计个体行为数据智能推荐系统。首先引入Hadoop框架,设计智能推荐系统组成架构;其次基于个体行为数据属性及类型,建立推荐系统数据库;最后利用用户画像,对个体行为需求与层次划分,从而实现对目标用户的定位与辅助推荐。通过对比实验的方式,将新的推荐系统与基于关联规则算法的推荐系统应用到相同环境中,通过对实验结果分析得出,设计系统的运行响应效果较好。

关键词：用户画像个体行为数据智能推荐

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聚类分析算法研究

聚类分析算法研究

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作者：戴涛清华大学

学位级别：硕士

聚类分析技术就是将数据区分为自然的群体,并给出每个群体特征描述的一种数据挖掘方法,是数据挖掘和知识发现的一种基本方法。在进行基于概率的聚类分析的时候,往往事先假设已知数据将分为K组,然后通过概率聚类算法进行分组,使得一组中... 详细信息

聚类分析技术就是将数据区分为自然的群体,并给出每个群体特征描述的一种数据挖掘方法,是数据挖掘和知识发现的一种基本方法。在进行基于概率的聚类分析的时候,往往事先假设已知数据将分为K组,然后通过概率聚类算法进行分组,使得一组中的成员彼此相似,而与其他组的成员尽可能的不同。但是,如何在给定的数据集上得到最佳聚类个数?概率聚类算法本身并没有回答这个问题。我们首先分析了通用的自动确定概率聚类个数的方法,然后针对蒙特卡罗交叉验证算法不能解决后验概率分散的问题,提出一种改进的蒙特卡罗交叉验证算法(iMCCV)。进而,我们提出了一种解决确定概率聚类个数的混合途径方法,这种方法结合iMCCV算法和平行坐标可视化技术去确定聚类个数。一般来说,数据挖掘算法中涉及数据可以归为三种基本的数据类型:人口统计学数据、个体行为数据、心理或态度数据。而在对未来行为的预测能力上,个体行为数据通常比其他类型的数据效果更好。个体的概念非常广泛,人、动物、有机物、组织、自然现象和机械系统等都是个体。个体行为数据的例子很多,如超市数据,信用卡数据,电话数据都是交易数据,甚至可以把整个的商业领域数据都可以视为这种类型。这类数据的共同特征是每个“个体”有多个观察值,而且个体之间的观察值的个数不同。但是,传统的基于距离或相似度的聚类算法一般都基于“特征矢量”的方法,即把观察数据转化为固定维度的矢量数据来进行处理。这种方法并不适宜用来处理个体数据。如果我们使用传统方法来处理个体数据,往往由于进行了数据矢量转化操作而造成信息丢失,最终可能会导致聚类结果的不准确。所以我们应该对个体数据采取不同的聚类技术而提高聚类结果的准确性。我们根据数据特点和应用需求,提出了有效的挖掘算法的:个体行为数据的模糊高斯混合模型算法和双重高斯混合模型算法。其中模糊高斯混合模型算法结合混合模型算法和模糊算法的思想;而双重高斯混合模型算法主要针对拨号数据的“多峰值”现象。在理论研究的基础上,我们结合平行坐标可视化技术设计并实现了一个可视化聚类挖掘原型系统,该系统提供友好的图形用户界面和开放的编程接口。

关键词：数据挖掘聚类概率聚类算法聚类个数个体行为数据可视化

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