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摘要:
判定树学习有很多算法,着重研究对引入用户兴趣度参数的ID3算法在面对多值属性时的快速分类的优化,提高计算速度,节约计算时间.
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分块
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协同过滤
聚类算法
类别关联度
兴趣变化
相似度
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 关于用户兴趣度的判定树算法的优化
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 判定树 归纳学习 ID3算法 机器学习
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 研究与方法
研究方向 页码范围 24-25,35
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 2152字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2006.02.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王睿 电子科技大学应用数学学院 12 20 3.0 4.0
2 钟守铭 电子科技大学应用数学学院 88 340 8.0 13.0
3 杨景浩 成都大学计算机科学技术系 1 6 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
判定树
归纳学习
ID3算法
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
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