增量聚类

作品数：119被引量：420H指数：10
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基于增量聚类的道路网络中移动对象聚集模式检测算法设计
《湖南邮电职业技术学院学报》2024年第3期39-44,74,共7页周怡 薛丹 唐琪琪 
2022年湖南省职业教育教学改革研究项目“大数据环境下电子商务专业创新实践教学体系与课程改革研究”(项目编号:ZJGB2022076);2024年湖南省教育科学研究工作者协会“十四五”规划高等教育一般课题“人工智能背景下产学研融合教学模式的构建与实践研究”(课题编号:XJKX24B267)。
随着位置获取技术的发展,人们采集了大量的移动对象轨迹数据,为了使交通管理精细化,利用这些数据来精确提取道路网中的拥堵或热点区域就变得越来越重要。提出一种基于增量聚类的移动对象聚集模式检测算法,以精确提取道路网络中的拥堵或...
关键词：移动对象轨迹 增量聚类 聚集模式检测算法 
基于跨层级多视角特征的多语言事件探测
《计算机科学》2024年第5期208-215,共8页张志远 张维彦 宋雨秋 阮彤 
多语言事件探测任务的目标是将多种语言的新闻文档集合组织成不同的关键事件,其中每个事件可以包含不同语言的新闻文档。该任务有助于各种下游任务应用,如多语言知识图谱构建、事件推理、信息检索等。目前,多语言事件探测主要分为先翻...
关键词：多语言预训练模型 多语言事件探测 新闻文档聚类 加权相似度 增量聚类 
基于增量聚类的电子政务短文本信息挖掘算法研究
《渤海大学学报（自然科学版）》2023年第3期262-269,共8页冷泳林 郭颖 孙晓红 曲珮漪 
辽宁省社会科学基金项目(No:L14AGL002,No:L13AGL002).
电子政务平台每天都会产生大量短文本数据,挖掘短文本数据对政府掌握民意有十分重要的作用.针对短文本信息量少,单一短文本向量表示模型产生的特征信息丢失问题,提出一种融合权重及主题特征的混合向量表示模型.该模型利用Word2vec和TF-...
关键词：电子政务 短文本 向量表示模型 增量聚类 
数字信号处理技术在故障检测中的运用
《电子技术（上海）》2023年第9期156-157,共2页卢鑫 郭婷 谭越洋 
2020年度深圳市教育科学规划课题(YBZZ20003);2021年校级教育教学改革研究与实践项目(2021dbpjgyb40)。
阐述数字信号处理技术的特点,数字信号处理技术运用到故障检测环节中的方案,包括诊断方案总体设计、诊断方法设计、增量聚类算法诊断,从而提升诊断速度与精确性,减少故障风险。
关键词：数字信号处理 增量聚类算法 故障检测 
考虑边界样本邻域归属信息的粗糙K-means增量聚类算法被引量：7
《控制与决策》2022年第11期2968-2976,共9页马福民 孙静勇 张腾飞 
国家自然科学基金项目(61973151,62073173);江苏省自然科学基金项目(BK20191406,BK20191376)。
在原有数据聚类结果的基础上,如何对新增数据进行归属度量分析是提高增量式聚类质量的关键,现有增量式聚类算法更多地是考虑新增数据的位置分布,忽略其邻域数据点的归属信息.在粗糙K-means聚类算法的基础上,针对边界区域新增数据点的不...
关键词：粗糙K-means聚类 增量聚类 邻域归属信息 类簇结构 
基于多球分裂的增量式k-means聚类算法被引量：4
《吉林大学学报（工学版）》2022年第6期1434-1441,共8页曲福恒 钱超越 杨勇 陆洋 宋剑飞 胡雅婷 
吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20181164KJ);吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20220330KJ);国家自然科学基金项目(41671397)。
针对Ball k-means(BKM)算法对初始化中心敏感、求解精度不高的问题,提出了一种基于多球分裂的增量式k-means聚类算法。该算法利用BKM需要记录各球聚类半径的特点,从给定的初始聚类中心个数开始,按照固定步长一次性产生多个增量聚类中心...
关键词：模式识别 K-MEANS 增量聚类 ball k-means 多球分裂 
基于特征扩展的微博短文本流热点话题检测方法被引量：3
《数据采集与处理》2022年第3期621-632,共12页李艳红 谢梦娜 王素格 李德玉 
国家自然科学基金(62072294,62076158,61906112,41871286);山西省重点研发计划(201803D421024,201903D421041)。
随着社交网络和互联网的飞速发展,产生了大量的微博短文本流数据。及时发现微博文本流中热点话题,对话题推荐和舆情监测等有重要作用。为了解决微博短文本特征稀疏问题,利用微博评论对微博进行特征扩展,提出了一种基于特征扩展的微博短...
关键词：微博短文本流 特征扩展 热点话题 用户影响力 增量聚类 
基于半监督学习的中文社交文本事件聚类方法被引量：5
《中文信息学报》2022年第2期152-159,共8页郭恒睿 王中卿 朱巧明 李培峰 
国家自然科学基金(61772354,61836007);国家自然科学基金青年基金(61806137);江苏高校优势学科建设工程资助项目。
面向社交媒体的事件聚类旨在根据事件特征实现短文本聚类。目前,事件聚类模型主要分为无监督模型和有监督模型。无监督模型聚类效果较差,有监督聚类模型依赖大量标注数据。基于此,该文提出了一种半监督事件聚类模型(SemiEC),该模型在小...
关键词：社交媒体事件聚类 增量聚类 文本相似度 
基于CWMD和SP的微博话题发现算法
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2021年第2期76-81,共6页孙悦 罗倩 方梁雨 
中国铁道科学研究院·机车走行部状态监测系统(9151524108)。
针对传统微博话题发现算法中,计算文本距离时仅仅考虑词与词的距离和最小而产生的问题,提出了使用CWMD(cos-word mover's distance)作为聚类标准的算法。结合余弦距离和WMD计算句子之间的相似性;使用TF-IDF向量代替WMD中词频权重向量,...
关键词：词向量加权 余弦距离 词移距离 增量聚类 话题发现 
基于双向改进余弦相似度的话题发现算法被引量：1
《运筹与管理》2021年第2期75-83,共9页武森 高晓楠 何慧霞 
国家自然科学基金资助项目(71271027,71971025)。
话题发现是网络社交平台上进行热点话题预测的一个重要研究问题。针对已有话题发现算法大多基于传统余弦相似度衡量文本数据间的相似性,无法识别各维度取值成比例变化时数据对象间的差异,文本数据相似度计算结果不准确,影响话题发现正...
关键词：网络社交平台 话题发现 双向改进余弦相似度 特征向量 增量聚类 
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