童先群

作品数：4被引量：36H指数：2
导出分析报告
供职机构：闽南师范大学计算机学院更多>>
发文主题：KNN算法信息熵KNN属性值聚类更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《郑州大学学报（理学版）》《计算机工程与应用》《闽南师范大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金福建省教育厅科技项目更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-4
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于联合相似用户-项目的协同过滤推荐算法被引量：1
《闽南师范大学学报（自然科学版）》2016年第4期12-21,共10页郑荔平 杨红和 童先群 陈永恒 
国家自然科学基金(61303131);福建省教育厅科技项目(JA14192)
由于用户评分的偏好性,及其稀疏的评分矩阵,导致对目标用户的近邻无法进行准确的搜索,使得推荐结果不尽如人意.本文提出了一种联合用户-项目的推荐算法,不仅考虑用户近邻的推荐作用,也考虑了项目近邻的推荐作用.首先,定义相似用户评分...
关键词：相似性 联合推荐 稀疏性 协同过滤 
基于层次粒化的特征选择算法被引量：1
《郑州大学学报（理学版）》2016年第3期69-74,81,共7页陈辉皇 林耀进 王晨曦 童先群 胡敏杰 
国家自然科学基金资助项目(61303131;61672272);福建省高校新世纪优秀人才;福建省教育厅科技项目(JA14192)
许多实际应用问题中,特征空间存在着层次粒化结构.首先,提出基于核方法度量的层次聚类来对特征空间进行层次粒化.其次,在层次粒化后的各个子空间上,基于邻域互信息考量特征和标记间最大相关以及特征与特征间最小冗余性,在某一指定的层...
关键词：特征选择 粒计算 层次粒化 互信息 
基于层次聚类法的Entropy-KNN算法被引量：2
《漳州师范学院学报（自然科学版）》2012年第1期43-47,共5页童先群 周忠眉 
国家自然科学基金资助项目(61170129)
KNN算法通过近邻样本的个数分类,Entropy-KNN算法给出新的相似度定义,而且投票时综合待测样本与近邻样本的个数和各类近邻的平均距离,但两种算法均未考虑近邻样本间的相似.提出的基于层次聚类法的Entropy-KNN算法,首先对训练集按类别进...
关键词：分类 KNN算法 信息熵 聚类 
基于属性值信息熵的KNN改进算法被引量：32
《计算机工程与应用》2010年第3期115-117,共3页童先群 周忠眉 
国家自然科学基金No.10971186~~
为了克服传统KNN算法,距离加权-KNN算法在距离定义及投票方式上的不足,提出了一种基于属性值对类别重要性的改进算法Entropy-KNN。首先定义两个样本间的距离为相同属性值的平均信息熵,此距离可通过重要属性值有效度量样本之间的相似程度...
关键词：分类 KNN算法 属性值 信息熵 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部