高维数据降维方法研究

本文介绍了MDS、Isomap等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进行了探讨.     

高维数据可视化方法研究

本文从高维数据成功可视化的三要素着手,介绍了几种主要的高维数据可视化方法。     

基于聚类分析的专利申请组合研究

如何利用专利信息确定行业内竞争者的专利申请组合,是目前企业技术战略的一个研究方向.文章提出一个基于层次聚类的专利分析方法,即以企业的专利申请情况为基础,围绕申请所覆盖的技术领域进行聚类分析.在得到聚类结果的基础上,把若干企业分组,分析不同企业的专利申请组合,判断企业在特定领域的专利申请强度.如果各企业围绕特定技术领域的专利申请活动较为频繁,则该领域技术具有一定的商业化潜力.     

基于类区分度的高维不平衡特征选择算法

传统特征选择算法没有考虑特征之间的关联性,并且基于类别平衡假设,在不平衡问题上偏向多数类而忽略少数类。针对以上不足,本文综合考虑特征相关性与不平衡性,提出一种基于类区分度的高维不平衡特征选择算法CDHI,该算法通过k-means进行特征聚类,并计算簇中每个特征的类区分度,利用类区分度对聚类簇中特征进行重要性排序,然后选择各簇中类区分度较高的特征组成特征子集,达到去除高维特征冗余与处理不平衡数据的双重目的。实验结果表明,与传统特征选择方法相比,CDHI算法有效降低了特征空间的维度,提高了少数类的识别率。     

基于最小熵的高维电力数据可视化特征映射方法

针对传统特征映射方法存在映射时间长、高维数据转换率低等问题,提出基于最小熵的高维电力数据可视化特征映射方法。对高维电力数据进行空间模拟,从数据预处理、转换、离散化分析和特征分类方面入手,完成对高维电力数据可视化特征分类。建立电力数据类的散布矩阵,根据矩阵计算高维电力数据的特征相对值和判别值,完成数据特征提取。基于上述特征分类和特征提取结果,利用熵对高维电力数据各类的可分性进行描述,选取出熵最小的数据特征,定义数据的熵并将熵当作数据类别的可分性判据,利用电力数据的总体熵实现高维数据到低维数据的映射。实验结果表明,所提方法的特征数据分类准确度较高,且平均高维数据转换率为78%左右,映射耗时短,远远优于传统方法,验证了所提方法的优越性能。     

高维数据下基于云平台的随机森林算法的研究与实现

随机森林算法在数据挖掘领域中得到了广泛的应用,该算法通过构建多个不同的决策树可以获得更高的分类结果。但是,随着数据规模的增大,人们开始接触到各大规模的数据以及更高维度的数据属性。传统的随机森林构建算法不能有效、快速地处理海量高维数据,严重影响了数据的分类效率,从而影响预测效率。本文针对高维、海量数据下随机森林构建算法,改进并提高了该算法的效率,提出了基于云计算平台的随机森林构建算法。该算法可以快速的完成数据分类预测,并通过实验结果进一步展示了该算法的效率以及可扩展性。     

高维信息可视化方法研究综述

文章按照高维信息的维数与可视化空间维数对应关系来分类高维信息可视化技术,对现有的高维信息可视化技术方法进行了总结归类,并对如何应用进行了展望。     

一种基于灰色聚类分析的白酒品评方法探讨

本文通过对浓香型白酒的色、香、味、格的定性描述,提出了应用灰色聚类对白酒的优劣进行评定的方法,既避免了对白酒色谱骨架成分和微量成分的复杂分析,又能为白酒的勾兑和酿酒过程提供有用信息,从而为进一步提高白酒质量提供依据.     

基于MBR技术的图书馆读者群构建及研究

本文针对读者的特征和兴趣．利用MBR技术研究、定义了度量读者相似度的4个距离函数．并据此建立相应的图书馆读者群．同时分析了影响建群质量相关因素，提出了相应的改进策略。     

基于GIS的数字图书馆建设研究

数字图书馆的建设是图书馆的发展方向,GIS的出现和广泛应用为数字图书馆建设提供了新的机遇.在介绍数字图书馆含义、特征以及建设中涉及的空间信息的基础上,论述了GIS在数字图书馆建设中的三方面应用:存储和管理地图信息、管理馆藏空间布局及结合Internet技术建立图书馆网,以期促进数字图书馆的建设.     

基于嵌套圆的可视化聚类方法研究

将嵌套圆融入可视化聚类方法之中,探讨和研究了基于嵌套圆的可视化聚类方法和主要算法,并选择情报学领域的数字资源进行实证分析。实证结果表明,该方法既能够在有限的可视化空间提供海量资源的整体描述和全局视图展示,又可以根据实际需要对重要聚类簇或核心节点进行深入挖掘和个性化展示,能够为海量信息资源的深度开发与利用提供技术支持。     

基于借阅统计的采购量建模研究

以H语言类图书的借阅量和藏书量为例,通过借阅量和借阅率之间的数量关系,介绍如何确定一类图书下一学年度采购量及采购量置信区间的步骤和方法,为高校图书馆采访决策提供参考。     

基于灰色聚类的工程项目主体行为风险评价

针对工程项目主体行为风险评价的多目标、多层次等特点,构建了较全面的评价指标体系,在此基础上,综合运用灰色系统理论和模糊一致矩阵,建立基于灰色聚类分析的工程项目主体行为风险评价模型,并进行了实例分析。结果表明,该模型计算过程简单,评价结果客观可靠,便于计算机编程,是一种评价工程项目主体行为风险行之有效的方法。     

基于双稀疏模型的音调信号频谱感知方法研究

为了提升音调信号频谱感知方法的感知性能,本文提出基于双稀疏模型的音调信号频谱感知方法.通过双稀疏模型,分析用户授权数量的稀疏性以及授权用户传输功率谱密度的稀疏性,构建音调信号频谱感知模型.通过音调信号频谱感知模型将音调的宽频带频谱感知问题转换为对授权用户发射信号功率密度的估计,重构音调信号功率谱密度向量,实现音调信号频谱感知.仿真实验结果表明,所提方法能够有效提升音调信号频谱感知的性能.     

基于增值业务的图书馆移动门户建设研究

移动增值业务发展迅猛,移动平台的门户也逐步被商业门户企业使用并得到良好的发展.图书馆的移动门户并未随着移动增值业务的发展而高速发展,原因有多方面的,主要是由于成熟的移动图书馆应用的商业化.移动图书馆并不能完全取代图书馆的移动门户,未来移动互联网的用户不断增多,图书馆的移动门户承载着图书馆主体门户的重要性也不断提高,所以移动门户的建设是我们图书馆人当前需要探讨的问题之一.本文从移动增值业务的发展同时结合图书馆的具体实际情况来全面分析移动门户建设的重要性和存在的难题.     

基于知识管理的图书馆核心竞争力建构研究

面对竞争激烈的信息生态环境,图书馆必须构筑其核心竞争优势方能求得生存和发展.文章阐述了图书馆建构基于知识管理的核心竞争力的必要性,探讨其实现的最佳途径--知识管理,分析了图书馆基于知识管理核心竞争力生成的过程及其建构突破之重点.     

基于标签聚类与用户模型的个性化推荐方法研究

社会标签系统是Web2.0中提出的概念,旨在更好地表达用户的兴趣和意愿。而标签聚类是社会标签系统的个性化推荐中一个重要的研究课题。本文研究了如何基于标签聚类与用户模型来进行个性化推荐的方法。通过计算标签的相似度进行标签聚类,结合用户模型,根据标签聚类结果做出推荐。通过采用CiteULike公布的数据集进行实验证明,与未采用标签聚类的推荐方法相比,本方法不仅可提高推荐的命中率,优化目标资源的排名,而且能为用户发现更多新的感兴趣的资源。     

基于TPI的企业特色型数字图书馆建设研究

本文论述了采用B／S与C/S技术混合模式,在清华同方的TPI技术平台上,以研发需求为导向,建设特色型数字图书馆的实践过程,并从特色资源库结构的设计、底层超链接的设计、跨库检索的设计、异构统一检索平台的设计、取得的成果等几方面进行了阐述。     

基于条件价值的高校图书馆绩效评估方法研究

文章分析图书馆的投入、产出以及效益的体现形式,简要介绍条件价值评估法的理论基础和实现手段,并将其引入到图书馆效益评估的应用中。设计了一种应用于高校图书馆绩效的定量评估体系,详述问卷设计、数据统计以及结果分析和偏差修正的方法,指出了该方法尚需改进和完善的地方。