一种改进的模糊C-means算法的协同过滤(2).pdf
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K-means
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An Improved K means Algorithm
安建成
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一种改进的基于用户协同过滤的推荐算法研究.pptx
汇报人：;目录;引言;;国内学者在协同过滤推荐算法方面进行了大量研究，提出了不少改进算法，如基于社交网络的协同过滤、融合多种信息的协同过滤等。;;用户协同过滤推荐算法基础;;基于用户的协同过滤推荐算法是通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好为目标用户提供推荐。;;;改进的用户协同过滤推荐算法设计;;;;;实验数据集与评估指标选择;;;;实验结果分析与讨论;;;;;结论与展望;;未来研究方向;促进跨学科合作;感谢您的观看
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一种基于改进K-means的文档聚类算法的实现研究.pdf
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一种改进的k_means聚类算法研究的开题报告.docx
一种改进的k_means聚类算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
k-means聚类算法是一种常用的数据聚类算法，优点是简单易懂、易于实现，由于其快速、高效的特性，被广泛应用于数据挖掘的领域中，如图像分析、生物信息学、市场分析、社交网络分析、金融分析等领域。但k-means聚类算法也存在着一些问题，如对于噪声数据的敏感性、对于高维数据的不适应、初始化的依赖性等问题。因此，改进k-means聚类算法是一项重要的研究工作。
二、研究内容及目标
本课题拟研究一种改进的k-means聚类算法，旨在解决k-means聚类算法的不足之处，具体研究内容如下：
1、针对k-means算法对于初始化的依赖性，
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一种决策值选取初始聚类中心改进的K-means算法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113344019 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110076198.1
(22)申请日 2021.01.20
(71)申请人 昆明理工大学
地址
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改进相似度的协同过滤算法研究与应用.pdf
摘要
由于现代计算机技术日新月异的高速发展，人们也开始逐步走向网络信息社区。
而海量的资讯信息在为群众提供极大方便需求的同时，也就必然会存在着大量资讯
信息带来的信息过载问题。为了能够更好并有效地解决该用户问题，推荐系统便应
运而生，它可以通过自动收集用户当前的历史行为，动态实时地分析了解用户当前
的主要兴趣爱好，从而进行用户资源的个性化分类推荐。
协同过滤算法面对信息过载问题的解决方式主要是根据用户的兴趣喜好，然后
找到喜好相似的用户群体，从而将用户感兴趣的项目推荐给目标用户。然而，目前
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推荐系统协同过滤算法改进研究.docx
推荐系统协同过滤算法改进研究
一、协同过滤算法的基本原理与分类
（一）协同过滤算法的核心思想
协同过滤算法基于用户行为数据，通过分析用户历史偏好或项目特征，发现用户与项目之间的潜在关联。其核心假设是“相似用户对相似项目具有相近的评价倾向”。该算法通过构建用户-项目评分矩阵，计算用户或项目之间的相似度，进而生成推荐结果。
（二）基于用户的协同过滤（User-BasedCF）
基于用户的协同过滤通过计算目标用户与其他用户的相似度，选择相似度最高的用户群体作为邻居集。推荐结果来源于邻居用户对未评分项目的偏好预测。例如，若用户A与用户B的观影偏好高度相似，而用户B对某部电影评分较高，则系统可能将这部电
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改进的K-means聚类算法及应用.doc
改进的K-means聚类算法及应用
摘 要：传统的k-means算法需要事先确定初始聚类中心，聚类精确程度不高。针对以上问题，本文结合熵值法和动态规划算法来对传统的k-means算法进行改进，提出了基于熵值法及动态规划的改进k-means算法。熵值法用来修订算法的距离计算公式，以提高算法的聚类精确程度, 动态规划算法用来确定算法的初始聚类中心。将改进算法应用于矿井监测传感器聚类中，结果显示较传统的k-means算法，改进算法效率有了明显提高，聚类精确程度有较大增强。
关键词：k-means；动态规划；熵值法；聚类精确度；矿井监测传感器
【abstract】the traditional k-m
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一种改进的模糊规则库的分类算法.doc
一种改进的模糊规则库的分类算法
大家好！今天咱们来聊聊一种改进的模糊规则库的分类算法。这听起来是不是有点复杂？别急，我慢慢给你讲，保证你听得懂。
一、模糊规则库是啥
先说说模糊规则库是啥。在计算机科学里，模糊规则库是一种用来处理模糊信息的工具。啥叫模糊信息呢？就是那些不太确定、有点模棱两可的信息。比如，“天气有点冷”“这个苹果挺甜的”，这些描述都不太精确，但模糊规则库就能处理这类信息。
模糊规则库里面有一堆规则，这些规则告诉我们怎么根据输入的信息来做出判断。比如，有个规则可能说：“如果天气温度低于10度，那么就认为天气冷。”这些规则结合起来，就能帮助我们处理复杂的、不精确的信息。
二、为啥要改
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基于双重模糊聚类的协同过滤算法研究的中期报告.docx
基于双重模糊聚类的协同过滤算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
协同过滤是一种常用的推荐算法，在电商、社交网络等领域有着广泛的应用。然而传统的协同过滤算法往往存在着冷启动、数据稀疏和灰群体等问题。近年来，双重模糊聚类被广泛应用于数据挖掘和模式识别等领域，并被引入到协同过滤算法中，取得了较好的效果。因此，本研究旨在探究基于双重模糊聚类的协同过滤算法，提高算法的精度和适应性。
二、研究方法和步骤
1. 研究文献，了解双重模糊聚类和协同过滤算法的基本原理和方法；
2. 收集电影评分数据集，包括用户对电影的评分和电影的特征信息；
3. 运用双重模糊聚类算法对电影评分数据进行聚类，得到用户和电影的隶属
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外文翻译：1基于协同过滤和内容预测的改进推荐算法2一种基于混合体裁的个性化推荐算法.doc
杭州电子科技大学
毕业设计（论文）外文文献翻译
毕业设计（论文）题目基于ASP的个人图书管理系统翻译（1）题目基于协同过滤和内容预测的改进推荐算法翻译（2）题目一种基于混合体裁的个性化推荐算法学 院计算机学院专 业软件工程专业姓 名万佳琦班 级学 号指导教师傅婷婷
Wei Jiang,Liping Yang;Research of?improved?recommendation?algorithm?based?on?collaborativefiltering?and?content?prediction[A];
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78 2016 ，52（19） Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
结合语义改进的K-means 短文本聚类算法
邱云飞，赵 彬，林明明，王 伟
QIU Yunfei, ZHAO Bin, LIN Mingming, WANG Wei
辽宁工程技术大学 软件学院，辽宁 葫芦岛 125105
School of Software, Liaoning Technical University, Huludao, Liaoning 125105, China
QIU Yunfei, ZHAO Bin, LIN
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服装个性化推荐中协同过滤改进算法的研究.docx
第1章绪论
1.1研究背景
在如今信息发达，人人离不开网络的时代，越来越多的人舍弃传统低效的线下购物，转而在网络购物平台上购买自己所需要的物品。然而网络平台上庞大的信息量，成千上万的店家和各式各样的商品，很难让用户能够快速寻找到自己心仪的物品。同时，商家也非常渴求能够找到喜欢自己商品的用户，对商家来说面临的问题是，如何在众多的商品中将自己的商品推广出去。
能够一定程度上减少这种信息过载问题扩大的方法，首先是搜索引擎的出现。用户通过在搜索引擎上输入自己想搜索的商品的关键字，便能快捷锁定到此类商品。只是同样的关键字往往能搜索到的商品依旧杂乱，无法满足用户的个性化需求。
为了打
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融合改进相似度的聚类协同过滤推荐算法研究.pdf
融合改进相似度的聚类协同过滤算法研究
在信息技术飞速发展的今天，数据的爆炸性增长往往导致信息过载和丢失，
如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息已成为一个热点。一方面，使用者
可以通过分类目录和搜索引擎等途径来搜寻自己所需的资讯；另一方面，利用推
荐算法对用户信息进行分析，获取使用者所喜爱的资讯，再将其推荐给使用者。
基于内存的协同过滤由于其易于实现、跨领域的兼容性和可解释性而成为推荐系
统的主要研究方法，但它存在着与冷启动、低准确性、数据稀疏等局限性，其中
低准确性和数据稀疏是最常见的问题。针对以上问题，论文进行了以下几方面的
改进：
（1）针对当前协同过滤算法在准确性较低和数据稀疏方面存