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41.
随着大数据时代的到来,聚类分析算法将面临如数据量巨大、数据维数增加等挑战,分布式处理是解决这类问题的方法之一.本研究将ROCK算法与Hadoop平台相结合,按照分布式处理原则,通过计算机集群模式去处理大规模的多样性数据.实验证明,在Hadoop平台下的ROCK聚类算法很大程度上提升了对高维数据进行聚类的能力. 相似文献
42.
43.
44.
研究一个大型在线社会网络形成过程中小世界特征及节点度相关性特征的动态演化过程,分析该过程中网络用户的行为特征变化,以及这些结构变量变化对口碑传播产生的影响,指出企业通过在线社会网络进行口碑营销时应注意的问题。并为企业应用于在线社会网络不同发展阶段的口碑传播策略提出建议,辅助企业进行口碑营销活动。 相似文献
45.
K-means算法研究综述 总被引:4,自引:0,他引:4
对聚类分析中的基本算法K-means算法中的K值确定、初始聚类中心选择以及分类属性数据处理等主要问题进行综述,理清K-means算法的整个发展脉络及算法研究中的热点和难点,提出改进K-means聚类算法的思路。 相似文献
46.
把主分量分析(PCA)方法和自组织特征映射网络(SOM)相结合,应用到基因数据聚类分析中。首先对基因数据集进行PCA分析,提取出少量的特征主分量,再对数据集进行降维。这些主分量基本上可以反映原数据集的综合信息,然后应用SOM网络对得到的特征分量进行聚类分析,把相似的基因划分到一个区域。实验结果表明,与单一地选用SOM网络进行聚类分析相比,该方法有较高的分类正确率及较为清晰的分类边界,是一种非常有效的聚类分析方法。 相似文献
47.
政府教育投入指政府直接用于教育的费用,整个教育系统可以分为初、中、高三级教育教育结构。一般来说,各国教育投入在不同的教育结构中的比例的变化是与教育发展水平相适应的。本文针对各国政府教育投入再分配的情况,用SPSS软件中的聚类分析方法,将教育发展水平进行了分类,通过三级教育投入的合理性与教育发展水平关系来进行比较分析,进而为我国政府教育投入再分配更趋于合理和教育发展水平的提高提供参考。 相似文献
48.
层次聚类算法是一类重要的聚类分析方法。传统的层次聚类算法的时间为O(n2)空间复杂度很大,这使得聚类分析在大型数据集上的应用受到限制。该文提出一种基于分治递推改进算法,该算法将大大减少算法的时间复杂度和空间复杂度。 相似文献
49.
An efficient enhanced k-means clustering algorithm 总被引:9,自引:0,他引:9
FAHIM A.M SALEM A.M. TORKEY F.A. RAMADAN M.A. 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(10):1626-1633
INTRODUCTION The huge amount of data collected and stored in databases increases the need for effective analysis methods to use the information contained implicitly there. One of the primary data analysis tasks is cluster analysis, intended to help a user understand the natural grouping or structure in a dataset. Therefore, the development of improved clustering algorithms has received much attention. The goal of a clustering algorithm is to group the objects of a database into a set of m… 相似文献
50.
How to merge and organise query results retrieved from different resources is one of the key issues in distributed information retrieval. Some previous research and experiments suggest that cluster-based document browsing is more effective than a single merged list. Cluster-based retrieval results presentation is based on the cluster hypothesis, which states that documents that cluster together have a similar relevance to a given query. However, while this hypothesis has been demonstrated to hold in classical information retrieval environments, it has never been fully tested in heterogeneous distributed information retrieval environments. Heterogeneous document representations, the presence of document duplicates, and disparate qualities of retrieval results, are major features of an heterogeneous distributed information retrieval environment that might disrupt the effectiveness of the cluster hypothesis. In this paper we report on an experimental investigation into the validity and effectiveness of the cluster hypothesis in highly heterogeneous distributed information retrieval environments. The results show that although clustering is affected by different retrieval results representations and quality, the cluster hypothesis still holds and that generating hierarchical clusters in highly heterogeneous distributed information retrieval environments is still a very effective way of presenting retrieval results to users. 相似文献