书籍简介:

本研究实现了面向微博数据流的实时话题发现和个性化动态推荐，为了保证其实时性和准确性，对频繁项挖掘、聚类分析和属性约简等数据流挖掘技术进行了研究，并将这些技术进行改进以适应文本数据分析的需求。创新点有：（1）提出了一种在变密度数据流环境下的任意形状聚类算法VDStream。（2）提出了一种面向数据流的频繁项挖掘算法CC，并在此基础上提出了面向微博数据流的频繁项挖掘算法CCK。（3）提出了一种基于聚类的改进协同过滤推荐算法，引入时间衰减因子强化最近被打分项目的重要性，符合用户兴趣可能会随时间而发生漂移的特点。

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书籍详细信息
书名	面向数据流的实时话题发现与动态推荐算法研究站内查询相似图书
	9787563661336 如需购买下载《面向数据流的实时话题发现与动态推荐算法研究》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	东营	出版单位	中国石油大学出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	30.0	语种	简体中文
尺寸	24 × 17	装帧	平装
页数		印数	200

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书籍信息归属:

面向数据流的实时话题发现与动态推荐算法研究是中国石油大学出版社于2018.9出版的中图分类号为 TP274 的主题关于数据采集－研究的书籍。