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摘要:
一个成功的案例推理系统高度取决于如何设计出一个精确并且高效的案例检索机制.提出用特征加权C均值聚类算法(WF-C-means)把源案例中的初始案例分成几类.在WF-C-means的分类结果基础上提出了案例索引方案.实验表明,研究的结果对于一个现实的案例推理系统非常有用.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于特征加权C均值聚类算法的案例索引和检索
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 案例推理 案例索引方案 C均值聚类算法 特征加权
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 111-114
页数 4页 分类号 TP3
字数 5292字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.02.036
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 刘长征 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 22 114 8.0 10.0
2 董冬 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
案例推理
案例索引方案
C均值聚类算法
特征加权
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
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101489
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