安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2009B121Z)
- 作品数：5 被引量：4H指数：2
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- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 基于属性重要性的Web文本聚类研究
- 2011年
- Web文本聚类是一种典型的无指导机器学习技术,目标是将站点上采集到的Web文本分成若干簇,使同一簇内的文本相似性最大,不同簇间的文本相似性最小.为了对原始粗糙的Web文本数据进行降维处理,在知识属性值的基础上,计算单个属性相对于属性集的重要性量化值,并根据属性重要性量化值对特征向量降维,并采用K-means算法对降维后的数据聚类,实验证明该方法缩短了聚类时间.
- 贾丙静王传安王亚军吴长勤
- 关键词：WEB文本聚类
- 基于远程教育网的Web日志挖掘研究
- 2011年
- 分析了现代远程教育的弊端,结合Web日志挖掘技术,构造了基于远程教育网的Web日志挖掘模型,提高远程教育网个性化服务的性能。
- 贾丙静陈兴梅赵生艳贺文娟
- 关键词：远程教育数据预处理
- Web日志挖掘中模糊C均值聚类研究被引量：2
- 2011年
- Web日志挖掘就是通过一定的方法分析Web日志数据,发现用户的访问习惯,帮助管理人员改进Web站点的性能和结构,提高用户获取知识的质量和速度。笔者首先在Web日志挖掘的背景下分析了模糊C均值聚类算法的缺陷,针对其的不足,在粗糙集理论的支持下,介绍属性信息量的概念,并通过计算待聚类对象的属性权值,区分重要性属性和噪音属性对聚类结果的影响,实验证明该方法提高了模糊C均值聚类算法的准确率。
- 贾丙静王传安王亚军吴长勤
- 关键词：WEB日志挖掘模糊C均值聚类算法权值
- 加权平均插值法在图像修复中的应用
- 2009年
- 基于偏微分方程的图像修复算法运行缓慢,难以恢复纹理细节,实用性较差。本文提出一种简单有效的基于插值模型的图像修复方法。实验表明该方法具有计算复杂度低和能够恢复图纹理细节的优点,对于图像小区域划痕具有很好的修复效果,具有较高的实用价值。
- 吴长勤
- 关键词：图像修复插值加权
- Web文本聚类的研究与实现被引量：2
- 2011年
- Web文本聚类是使文本之间具有最大的簇内相似性,同时具有最小的簇间相似性,它是一个将文本集分组的全自动处理过程。本文首先提出了Web文本聚类模型,然后对Web文本聚类关键技术进行了深入的研究,讨论了分词、特征表示、特征选择和K-means算法等相关技术。最后,实现了该文本聚类系统,对采集到的Web文本进行聚类,实验证明此算法具有很好的聚类结果。
- 贾丙静吴长勤葛华
- 关键词：WEB文本聚类分词K-MEANS算法
