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社会化标注体现了Web2.0时代的集体智慧,隐含了丰富的语义信息。本文分析了社会化标注的认知过程,探讨了社会化标注的浮出语义,提出了一种社会化标注的语义聚类算法。从语义的角度对社会化标注进行分析,有助于理解和挖掘社会化标注的隐含语义,指导平面化的自由分类法进行本体构建,丰富语义网资源。 相似文献
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针对K-Means算法中对初始聚类中心进行随机选择并未达到理想优化的情况,提出一种改进的初始聚类中心选择算法。改进算法首先将原始数据进行预处理并计算各维有效数据的最大值和最小值,然后利用各维有效数据的最大值和最小值进行数据分段和初始聚类中心选择,最后采用VS集成开发环境进行建模。采用遵义医学院2010级的学生计算机考试成绩数据对模型进行仿真,仿真结果显示聚类挖掘性能相对K-Means算法较高,证明改进的初始聚类中心选择算法可以提供精确的聚类挖掘结果。 相似文献
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在分析folksonomy概念空间构建的可行性的基础上,对基于向量空间模型的传统聚类方法和概念空间模型的标签聚类方法进行比较,提出了基于概念空间模型的folksonomy聚类方法,并使用学术资源标注网站CiteUlike的真实标签数据集进行试验. 相似文献
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一种改进的K-means算法 总被引：1，自引：0，他引：1
K-means算法是聚类算法中最经典的划分算法之一,它对初值的依赖性很强,聚类结果随初始聚类中心选择的不同而波动很大。提出了一种改进的K-means算法,运用Kruskal算法生成聚类对象的最小生成树(MST),按权值从大到小删去K-1条边,得到的K个连通子图中对象的均值作为初始聚类中心进行聚类。由仿真实验表明,K-means算法较传统算法有更好的聚类效果和准确性。 相似文献
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为了提高垃圾标签检测精度,提出一种核K均值聚类和改进神经网络相融合的垃圾标签检测模型。首先核K均值聚类算法提抽取垃圾标签的特征向量,然后将特征向量集输入到BP神经网络进行训练,并采用混沌粒子群算法对BP神经网络的参数进行优化,最后建立垃圾标签检测模型,并通过仿真实验对模型性能测试。结果表明,该垃圾标签检测算法模型不仅提高了垃圾标签识别率,训练时间大幅度减少,垃圾标签检测效率得到提高,可以较好满足垃圾标签实时、在线检测要求。 相似文献
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社会标签系统是Web2.0中提出的概念,旨在更好地表达用户的兴趣和意愿。而标签聚类是社会标签系统的个性化推荐中一个重要的研究课题。本文研究了如何基于标签聚类与用户模型来进行个性化推荐的方法。通过计算标签的相似度进行标签聚类,结合用户模型,根据标签聚类结果做出推荐。通过采用CiteULike公布的数据集进行实验证明,与未采用标签聚类的推荐方法相比,本方法不仅可提高推荐的命中率,优化目标资源的排名,而且能为用户发现更多新的感兴趣的资源。 相似文献
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针对传统的K-means算法运行的结果依赖于初始的聚类数目和聚类中心,本文提出了一种基于优化初始聚类中心的K-means算法.该算法通过量化样本间距离和聚类的紧密性来确定聚类数目K值;根据数据集的分布特征来选取相距较远的数据作为初始聚类中心,避免了传统K-means算法的聚类数目和聚类中心的随机选取.UCI机器学习数据... 相似文献