李倩

作品数：3被引量：4H指数：1
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供职机构：上海大学管理学院更多>>
发文主题：多属性模糊C均值聚类数据挖掘协同过滤推荐算法协同过滤更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《计算机应用研究》《微电子学与计算机》《现代电子技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于多属性模糊C均值聚类的属性约简算法被引量：1
《现代电子技术》2017年第21期112-116,共5页李诗瑾 李倩 徐桂琼 
国家自然科学基金(11201290)
模糊C均值聚类算法在处理高维数据集时,存在计算复杂度高,算法泛化能力差,计算精度低等问题。考虑到特征属性对聚类的贡献程度的差异,在多属性模糊C均值聚类的思想上,提出一种基于属性重要性的约简算法。为验证有效性,在UCI数据集上,将...
关键词：数据挖掘 模糊C均值聚类 属性约简 聚类效果 
基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法被引量：2
《计算机应用研究》2017年第10期2905-2908,共4页李倩 李诗瑾 徐桂琼 
国家自然科学基金资助项目(11201290)
针对传统协同过滤算法面临数据稀疏、忽略用户时间上下文信息及对兴趣物品偏好程度等问题,提出基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法。首先将FCM聚类融入到谱聚类算法的关键步骤,并通过聚类有效性指数对用户聚类个数进行优化,以降...
关键词：协同过滤 谱聚类 Salton因子 时间衰减因子 用户偏好因子 
多属性加权的模糊c均值聚类算法被引量：1
《微电子学与计算机》2017年第7期92-95,100,共5页李诗瑾 李倩 徐桂琼 
国家自然科学基金(11201290)
在多属性模糊c均值聚类的基础上,提出了一种基于属性重要性加权的聚类算法.为验证新算法的有效性,在6个UCI数据集上,将新算法与结合主成分分析法和基于粗糙集指数加权的聚类方法进行了比较分析.实验结果表明,基于属性重要性的聚类算法...
关键词：数据挖掘 模糊C均值聚类 属性重要性 
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