刘建平

作品数：26被引量：218H指数：6
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供职机构：浙江理工大学信息学院更多>>
发文主题：遗传算法数据挖掘聚类中心K-MEANS算法阈值更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《工业控制计算机》《计算机工程与设计》《计算机工程》更多>>
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基于密度的K-Means算法在客户细分中应用的研究被引量：5
《工业控制计算机》2016年第10期79-80,93,共3页王丽萍 刘建平 
对于传统的K-Means算法,聚类结果对初始聚类中心有很强的依赖性,结果会因选取的初始聚类中心的不同而产生不稳定性[1]。在原有的K-Means算法基础上,通过计算数据集中每个数据对象的密度参数,然后选取合适的T-邻域作为选择初始聚类中心...
关键词：K-MEANS算法 聚类中心 密度参数 T-邻域 
基于朴素贝叶斯的社交网络消息文本分类算法的研究被引量：2
《工业控制计算机》2015年第9期36-37,共2页王军强 刘建平 
随着社交网络的迅速发展,热点话题的提取是目前社交网络中的热门研究方向之一。传统的主题分析方法对消息文本进行热点话题挖掘,一方面识别不出热点话题的相关信息,会导致准确率比较低;另一方面文本太多,使得主题分析效率太低。针对这...
关键词：社交网络 热点话题 朴素贝叶斯 文本分类 
基于用户邻域模型与矩阵分解的推荐算法被引量：1
《工业控制计算机》2015年第3期142-143,146,共3页丁建军 刘建平 
针对协同过滤推荐算法所面对的稀疏矩阵和新用户问题,提出基于用户邻域模型与矩阵分解的推荐算法。通过对用户历史信息构建邻域模型以提高对新用户预测的准确性,同时考虑到矩阵稀疏和数据量较大会引起时间和空间复杂度过高,运用奇异值...
关键词：电子商务 协同过滤 个性化推荐算法 矩阵分解 用户邻域模型 
基于图像正则化和DCT变换的感知哈希技术
《工业控制计算机》2014年第3期52-53,共2页安坤 刘建平 付元旭 余海霞 
图像感知哈希技术是一门较新型的技术,哈希提取过程的关键步骤是特征提取,传统的基于DCT变换的感知哈希技术抗几何攻击能力较差。试图在图像生成哈希之前,将几何形变对图像的影响去除,首先将图像进行正则化,使图像具有几何不变性,然后...
关键词：图像感知哈希 图像正则化 DCT变换 
基于隐私保护的聚类算法研究
《工业控制计算机》2013年第6期102-103,109,共3页孙二娟 刘建平 
基于隐私保护的数据挖掘(PPDM)是社会发展需求的驱动,多项研究都表明,民众普遍对于隐私数据的滥用非常担忧,而且,很多国家和地区的法律都规定要对隐私数据提供保护,因此,出于社会及法律压力,必须在进行数据挖掘的同时提供防止隐私泄露...
关键词：隐私保护 数据挖掘 聚类算法 
一种渐进式概念格生成算法的优化
《工业控制计算机》2012年第8期106-107,109,共3页刘胜日 刘建平 
形式概念分析是德国的数学家Wille于1982年提出的,其核心数据结构概念格接近于自然语言,易于理解,在数据挖掘领域有巨大的潜在应用价值。构建概念格在概念格应用中有举足轻重的地位。建格算法分为两种:批处理算法和渐进式算法。着重研...
关键词：概念格 形式概念分析 渐进式算法 
一种基于Apriori的关联规则的改进算法的研究被引量：3
《工业控制计算机》2012年第6期82-82,85,共2页刘娟娟 刘建平 
Apriori算法是关联规则的经典算法,并己经被越来越多的企业使用。它在给企业带来经济效益的同时,也让人们意识到算法自身的不足:第一,该算法在扫描事务数据库的次数过多,从而需要承担很大的I/O负载;第二,它可能产生庞大的候选集。为了提...
关键词：APRIORI 关联规则 数据挖掘 
轨道交通无障碍换乘模式下的客流分配被引量：1
《计算机应用》2011年第11期3126-3128,共3页卢立能 刘建平 
轨道交通线路上的途径客流是线路客流的重要组成部分,将无障碍换乘客流准确地分配到各途经线路可以给后续各项客流分析提供数据支持。参照公交线路起点—终点(OD)反推技术,把吸引权系数法引入轨道交通无障碍换乘模式下的线路客流分配中...
关键词：轨道交通 无障碍换乘 吸引权系数法 途径客流 
基于敏捷测试的自动化技术分析与实践被引量：5
《工业控制计算机》2011年第10期59-60,共2页蔡长霞 刘建平 刘娟娟 
通过分析敏捷测试区别于传统测试的不同点,将敏捷法则应用到测试自动化上。然后分三个层次讲解基于敏捷理论的自动化测试方法。最后结合敏捷项目短周期、快迭代的特点,证明了UI自动化测试在敏捷项目中的成功运用。
关键词：敏捷测试 自动化测试 UI自动化 快速迭代 
基于改进遗传算法的K-means聚类分析被引量：4
《工业控制计算机》2011年第8期78-79,共2页王颖 刘建平 
K-means算法是聚类分析中的一种经典算法,但是K-means算法是一种局部搜索技术,受初始聚类中心的影响可能会过早收敛于最优解。而遗传算法具有良好的全局优化的能力,将遗传算法与K-means算法结合起来,能很好解决这一问题。在结合的过程中...
关键词：遗传算法 K-MEANS 聚类分析 数据挖掘 
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