云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- TOP-K

TOP-K: 作品数：296被引量：721H指数：13; 导出分析报告; 相关作者：李建中孟祥福王国仁高宏于戈更多>>; 相关机构：哈尔滨工业大学东北大学辽宁工程技术大学东北师范大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>

基于密度峰值的top-k空间文本查询: 《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第2期260-268,共9页李艳红涂锐; 湖北省自然科学基金资助项目(2017CFB135);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZY23019);网络创新及应用型人才课程实践教学研究资助项目(2019年第一批)。; 由于普通的空间关键词查询通常导致查询结果过多,人们往往倾向于搜索结果集中且文本匹配度较高的地点.提出了一种基于密度峰值的空间文本查询问题,以获取空间对象密度集中且文本相似度较高的空间典型对象.利用TF-IDF结合Cosine相似度评...; 关键词：空间数据库聚类算法密度峰值密度聚类 cosine相似度

Top-K最优划分的景点个性化推荐方法仿真研究: 《计算机仿真》2025年第3期511-515,共5页张一恒王芹; 西安市社会科学规划基金课题(22GL58)。; 开展景点个性化推荐时,若不能完整采集用户浏览的相关数据,会直接影响后续景点的推荐效果,为此提出基于频繁序列挖掘的景点个性化推荐算法优化方法。利用网络爬虫工具爬取用户近期浏览与评论信息,获取旅游景点相关数据。基于数据采集结...; 关键词：频繁序列挖掘旅游景点个性化推荐算法爬虫工具

基于大数据分析的信息自动查询系统设计: 《电子设计工程》2025年第3期97-101,共5页吴翔何贤敏罗坤袁智敏; 基于提升信息系统查询效率的目的,采用大数据分析的理念,构建了信息自动查询系统。该系统改进了Top-k信息查询算法,设计了该查询系统的数据存储和数据预处理方法。经性能测试,发现改进后Top-k信息查询算法的耗时最大值为57 ms。信息自...; 关键词：Top-k信息查询算法自动查询查询效率吞吐量

基于离散度分析的Top-k组合Skyline查询算法: 《计算机应用与软件》2025年第2期72-80,共9页董雷刚刘国华王鑫崔晓微; 吉林省教育厅科研项目(JJKH20210005KJ);黑龙江省自然科学基金项目(LH2019F039)。; 现有的组合Skyline查询算法不能区分组合中数据的离散度,且输出结果集很大。针对这种情况,提出基于数据离散度分析的Top-k组合Skyline查询算法。提出基于权重的组合离散系数概念及其计算方法;设置分类器将组合划分至不同的组合队列;采...; 关键词：组合Skyline 离散度分析 TOP-K 离散系数分类器并行处理

多重背景下的top-k路径序列查询被引量：1: 《中南民族大学学报（自然科学版）》2024年第6期835-843,共9页冯雨李艳红任佳宇; 湖北省自然科学基金资助项目(2017CFB135);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CCNU18QN017,CZZ17003,CZY23019)。; 随着路网信息的逐渐完善以及人们出行需求的增长,路网属性和路径查询方式正在不断地丰富,传统路网上的路径查询正在转变为时间依赖路网上的路径查询.查询需求的增加使得在某些情境中时间依赖路网上的路径查询结果并非最佳(如某些时刻部...; 关键词：时间依赖路网路网路径规划路径序列查询旅行时间

融合用户动态兴趣和社交信任的潜在好友推荐方法研究: 《情报科学》2024年第9期1-8,共8页谭春辉涂瑞德; 国家社会科学基金重点项目“有组织科研范式下哲学社会科学科研人员合作机制研究”(23ATQ007); 【目的/意义】针对现有潜在好友推荐方法在用户动态兴趣挖掘、信任分析方面的不足,提出了融合用户动态兴趣和社交信任的潜在好友推荐方法。【方法/过程】首先,利用潜在狄利克雷分配模型对用户已发布的博文进行主题分布学习,设计时间衰...; 关键词：潜在好友推荐用户动态兴趣社交信任关系 LDA模型 Top-K推荐

Learning Top-K Subtask Planning Tree Based on Discriminative Representation Pretraining for Decision-making: 《Machine Intelligence Research》2024年第4期782-800,共19页Jingqing Ruan Kaishen Wang Qingyang Zhang Dengpeng Xing Bo Xu; Decomposing complex real-world tasks into simpler subtasks and devising a subtask execution plan is critical for humans to achieve effective decision-making.However,replicating this process remains challenging for AI ...; 关键词：Reinforcement learning representation learning subtask planning task decomposition pretraining.

支持关键词搜索的top-K条最优路线查询问题: 《计算机应用》2024年第8期2455-2465,共11页赵浩宇于自强陈晓萌陈国祥朱慧李博涵; 国家自然科学基金资助项目(62172351)。; 支持关键词搜索的top-K条最优路线查询问题是针对给定的道路网络、兴趣点集合、起点和多个关键词的路线查询。查询旨在找到途经与查询关键词匹配的多个兴趣点的k条最优路线。然而,一些现有研究为降低算法的复杂度,将用户输入关键词的顺...; 关键词：道路网络路线剪枝兴趣点关键词搜索个性化旅游路线

基于本地差分隐私的网络测量Top-k目的地址估计研究: 《计算机应用文摘》2024年第10期122-124,共3页宋绮梦; 针对网络测量中的Top-k目的地址问题,设计了基于布谷鸟过滤器的ε-本地差分隐私Top-k目的地址估计机制。在保护隐私的前提下,该机制能够提高对Top-k目的地址的估计效果。采用了多轮迭代方法,将布谷鸟过滤器和本地差分隐私模型结合,在服...; 关键词：网络测量隐私保护 Top-k目的地址本地差分隐私

大图中多样化Top-k模式挖掘算法研究: 《计算机科学》2024年第5期70-84,共15页何宇昂王欣沈玲珍; 四川省科技创新人才基金(2022JDRC0009)。; 频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining,FPM)是图数据挖掘领域的一项重要任务。该任务的目标是从图数据中找到出现频次大于给定阈值的所有模式。近年来,随着社交网络等大规模图数据的涌现,单一大图上的FPM问题受到广泛关注,并得到了较...; 关键词：频繁模式挖掘 Top-k模式结果多样性分布式挖掘提前终止

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