林炜
- 作品数：2 被引量：16H指数：1
- 供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划福建省科技创新平台建设项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 中文倾向性挖掘中情感词修饰极性的研究
- 面对Web上浩如烟海的文本信息,特别是针对某种产品的大量的评论信息,意见挖掘已经成为一个热门的研究方向.本文主要阐述意见挖掘中如何判定中文情感词的修饰极性这个问题.本文在计算了情感词的原极性的基础上,通过分析它的上下文,...
- 林炜林世平
- 关键词：语义倾向
- 文献传递
- 基于改进的并行K-Means算法的电力负荷聚类研究被引量：16
- 2017年
- 电力企业通常根据电力负荷数据,采用传统的K-Means算法对客户进行划分,而这种方法最大的缺陷就是必须由用户手动指定聚类簇数。提出了一种将Canopy算法和K-Means算法结合应用于负荷聚类的方法,无需手动指定聚类簇数。收集到的用户历史用电数据,使用并行计算框架Map Reduce对原始数据进行预处理。应用Canopy和K-Means算法建立自动负荷聚类模型。在真实用电数据上进行实证分析,通过使用Silhouette指标对结果进行评估,证明提出的方法更加稳定和具有广泛的适用性。
- 许元斌李国辉郭昆郭松荣林炜
- 关键词：并行计算CANOPYK-MEANS
