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陕西省教育厅科研计划项目(08JK425)

作品数:3 被引量:9H指数:2
相关作者:马力刘亚明舒惠李培谭薇更多>>
相关机构:西安邮电学院更多>>
发文基金:陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 1篇序列模式挖掘
  • 1篇隐马尔可夫模...
  • 1篇用户
  • 1篇用户兴趣
  • 1篇文本聚类
  • 1篇文本聚类算法
  • 1篇马尔可夫
  • 1篇马尔可夫模型
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇后缀树
  • 1篇后缀树聚类
  • 1篇基于WEB

机构

  • 3篇西安邮电学院

作者

  • 3篇马力
  • 2篇舒惠
  • 2篇刘亚明
  • 1篇谭薇
  • 1篇李培

传媒

  • 2篇西安邮电学院...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于Web访问信息的用户兴趣迁移模式的研究被引量:5
2011年
针对用户浏览网页的兴趣会随时间而变化这一现象,设计了一种网络用户兴趣迁移模式的挖掘模型。把用户的访问兴趣通过隐马尔可夫模型抽象成一种时间序列,以此反映用户兴趣的序列性,进而利用GSP算法从用户兴趣序列中挖掘出用户兴趣的迁移模式。实验证明该方法是有效的,从时间属性上更深层次地描述了用户兴趣的变化情况。
马力谭薇李培
关键词:隐马尔可夫模型序列模式挖掘
基于GSP算法的用户兴趣迁移模式发现方法
2011年
针对web用户的浏览行为会随着用户的兴趣变化这一现象,提出一种用户兴趣迁移模式的发现方法。通过定义Web用户的兴趣,引入用户兴趣的挖掘模型,确定将用户访问序列转换为用户兴趣序列的处理过程,最终采用GSP算法挖掘出用户兴趣的迁移模式。实验分析表明,GSP算法对用户兴趣迁移模式的发现是有效的。
舒惠马力刘亚明
关键词:用户兴趣
基于后缀树的文本聚类算法被引量:4
2012年
提出一种基于后缀树的文本聚类算法以实现中文文本的多主题聚类。先介绍基于后缀树的英文多主题聚类的主要流程。再分析中、英文语言的差异,并以中文词和短语为单位构造后缀树模型,随后构造基类关联图实现中文多主题聚类。实验分析表明,该方法能快速、较准确的实现中文文本的多主题聚类。
刘亚明马力舒惠
关键词:后缀树后缀树聚类
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