在线聚类

作品数：31被引量：127H指数：6
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相关作者：胡光岷费高雷崔志明吴健王冠南更多>>
相关机构：电子科技大学南京大学南京航空航天大学北京理工大学更多>>
相关期刊：《北京邮电大学学报》《计算机研究与发展》《控制工程》《计算机工程》更多>>
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WT-Parser:一种有效的在线日志解析方法被引量：1
《长江信息通信》2023年第5期145-149,共5页李修远 朱国胜 孙文和 杨少龙 
系统日志是用于记录系统运行情况的重要数据,通过分析日志可以有效监测系统运行状态、检测系统异常。随着大数据,云计算等技术的兴起,系统日志随着系统规模的扩大也不断增加,如何实现日志自动化分析成为当前研究热点,将非结构化日志文...
关键词：智能运维 日志解析 异常检测 在线聚类 
融合半监督学习的无监督遥感影像场景分类被引量：6
《测绘学报》2022年第5期691-702,共12页白坤 慕晓冬 陈雪冰 朱永清 尤轩昂 
国家自然科学基金(61773389)。
自监督学习可以不依赖样本标签对遥感影像进行特征提取,但是特征分类仍然依赖有监督方法。为了克服有监督特征分类过程的不足,实现遥感影像特征的无监督自动分类,本文提出一种融合半监督学习的无监督语义聚类方法。首先,使用自监督学习...
关键词：遥感影像 场景分类 自监督 在线聚类 半监督 
LSC-TGT:基于字符串聚类和模板生成树的在线日志解析方法被引量：3
《小型微型计算机系统》2020年第8期1676-1683,共8页祝蓓 李静 方晓蓉 王亮 
国家电网公司总部科技项目(SGSHXT00JFJS1900093)资助。
系统日志记录了系统的运行信息,是开发人员检测系统异常必不可少的数据.异常检测的首要步骤是将非结构化日志解析为结构化的数据,即从日志中提取模板.针对当前绝大多数日志解析方法不能实时解析日志和解析不同系统日志参数不通用的问题...
关键词：异常检测 系统日志解析 在线聚类 前缀树 
基于增量式鲁棒非负矩阵分解的短文本在线聚类被引量：6
《电子学报》2019年第5期1086-1093,共8页贺超波 汤庸 张琼 刘双印 刘海 
国家自然科学基金(No.61772211);广东省科技计划项目(No.2017A040405057;No.2017A030303074;No.2016A030303058);广州市科技计划项目(No.201807010043)
对社会化媒体产生的大量短文本进行聚类分析具有重要的应用价值,但短文本往往具有噪音数据多、增长迅速且数据量大的特点,导致现有相关算法难于有效处理.提出一种基于增量式鲁棒非负矩阵分解的短文本在线聚类算法STOCIRNMF.STOCIRNMF基...
关键词：短文本聚类 鲁棒非负矩阵分解 在线聚类 l2 1范数 增量式迭代更新规则 
基于在线聚类的协同作弊团体识别方法被引量：2
《计算机研究与发展》2018年第6期1320-1332,共13页孙勇 谭文安 金婷 周亮广 
国家自然科学基金项目(61672022;61272036);安徽省高校自然科学基金重点项目(KJ2017A414)~~
针对大规模服务计算环境中聚集反馈、协同作弊和虚假评价等问题,通过融合在线聚类与共谋欺骗检测技术,提出了一种支持大规模服务可信度分析的在线协同作弊用户发现方法.首先,根据大规模服务系统日志中用户反馈评分信息,综合考虑大规模...
关键词：协同计算 协同作弊识别 在线聚类 可信服务计算 面向服务的云应用 
基于词向量的中文事件发现及表示被引量：5
《模式识别与人工智能》2018年第3期275-282,共8页张斌 胡琳梅 侯磊 李涓子 
国家重点基础研究发展计划(973计划)(No.2014CB340504);国家自然科学基金重点项目(No.61533018;61661146007);教育部在线教育研究中心在线教育研究基金(No.2016ZD102);清华-新加坡国立大学下一代搜索联合研究中心项目资助~~
已有的事件发现方法主要基于词频-逆文档频率文档表示,维度较高,语义稀疏,效率和准确率都较低,不适用于大规模在线新闻事件发现.因此,文中提出基于词向量的文档表示方法,降低文档表示维度,缓解语义稀疏问题,提高文档相似度计算效率和准...
关键词：词向量 事件发现 动态在线聚类 
可增量的用户短文本聚类方法研究
《计算机技术与发展》2017年第11期83-87,共5页张仪 陈国 张再跃 
国家自然科学基金资助项目(61371114;61170156);江苏科技大学海洋装备研究院自培育项目(HZ2016004)
随着大数据时代的到来,用户短文本数据呈爆炸性增长,充分利用聚类分析技术获取短文本中的有用信息显得十分重要。聚类分析作为一种重要的知识发现手段,是将对象按其特征的相似程度进行归类的过程。为此,提出了一种可增量面向用户短文本...
关键词：短文本 语义归一化 离线聚类 在线聚类 
面向流数据的演化聚类算法
《武汉大学学报（理学版）》2017年第5期459-465,共7页钟珞 田蓝 张开松 李琳 
国家自然科学基金(61003130);国家科技支持计划(2012BAH33F03);湖北省自然科学基金(2015CFB525)资助项目;武汉市科技创新团队项目(201307020402005)
针对传统的聚类算法难以适应流数据在线聚类的问题,本文在演化聚类算法(ECM)的基础上,改进了ECM中聚类中心和聚类半径的更新过程,引入戴维森保丁指数(DBI,Davies-Bouldin Index)作为数据归类的评估准则,提出了一种面向流数据的演化聚类...
关键词：流数据 在线聚类 演化聚类 戴维森保丁指数 
结合代表点和密度峰的增量动态聚类算法被引量：6
《浙江工业大学学报》2017年第4期427-433,共7页郑河荣 陈恳 潘翔 
浙江省科技厅项目(2016C31G2020061);浙江省自然科学基金资助项目(LY15F020024)
为了解决增量大数据聚类速度缓慢问题,提出了一种结合密度峰和代表点分析的快速聚类算法.先对样本集进行初始化聚类,然后根据删除失效的聚类数据调节聚类簇群的密度均值,再利用代表点的算法对样本集进行更新,最后采用密度峰算法进行重...
关键词：时效性 在线聚类 代表点 密度均值 
基于大规模网络日志的模板提取研究被引量：7
《计算机科学》2017年第B11期448-452,共5页崔元 张琢 
针对直接从大型网络日志中提取网络事件困难的问题,提出了基于大规模网络日志的模板提取方法。该方法可将海量的、原始的网络日志主动转换为日志模板,从而为了解网络事件的根因和预防网络故障的发生提供重要的前期准备。首先分析日志的...
关键词：切词 提取模板 统计聚类 标签识别树 在线聚类 
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