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K-means算法是一种重要的聚类算法,在网络信息处理领域有着广泛的应用。由于K-means算法终止于一个局部最优状态,所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。本文提出了一种K-means算法的改进算法,首先探测数据集中的相对密集区域,再利用这些密集区域生成初始类中心点。该方法能够很好地排除类边缘点和噪声点的影响,并且能够适应数据集中各个实际类别密度分布不平衡的情况,最终获得较好的聚类效果。 相似文献
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我国不同区域民众利用公共图书馆状况调查研究 总被引:2,自引:0,他引:2
就公共图书馆服务的利用情况对全国24个省份的城乡民众进行问卷调查,从不同区域民众利用公共图书馆的比率、对图书馆位置的了解情况、不经常利用图书馆的原因、公共图书馆存在的竞争优势等方面进行统计分析。结果表明,被调查者中经常利用(每月或每周都用)图书馆的人数占18.1%;“知道也去过”图书馆的人数占44.7%;有时间但不经常利用图书馆的3个主要原因为:附近没有、书籍少且更新不及时和缺乏宣传而不了解;认为公共图书馆吸引人的地方是有丰富的信息资源、免费的服务和环境优雅。最后归纳民众针对图书馆建设、馆藏与组织、服务、活动与讲座及宣传方面所提出的宝贵建议。 相似文献
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通过对知识服务能力相关影响因素的分析,构建知识服务能力评价指标体系,包含5个一级指标、22个二级指标和50个三级指标,通过实际调研确定相对客观的评价方法。设计“联合数字参考咨询知识服务评价指标体系专家调查表”进行问卷调查,确定各指标的权重,并对个别指标进行修正。选择国内外4个大型联合参考咨询系统——我国网上联合知识导航站、全国图书馆联盟和美国QuestionPoint、AskColorado,利用所构建的指标体系进行评价,并对评价结果进行分析,提出提高知识服务能力的相应建议。 相似文献
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广隶 《大学图书情报学刊》1993,(2):46-48,60
省高校图书馆评估,首次使用的评估指标,实践后,显示了遵照《普通高等学校图书馆规程》(以下简称“规程”)要求,从实际出发,立项全面细致、内涵清楚,权重适当,操作简便等性能。评估指标的实施加速了各馆实施“规程”的进程,是高校图书情报工作提高水平的催化剂。与课程评估、教学评估、学生工作评估等指标相比,首次使用的图书馆评估指标是召前较优化的评估指标体系之一,无可訾议。 相似文献
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