基于改进K-means聚类的案例检索策略

• 作者: 乔丽 姜慧霖 贾世杰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 基于案例推理 聚类 案例权重 相似度
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 页码范围: 193-195
• 分类号: TP393
• 字数: 4564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.05.065

摘要

针对目前基于案例推理系统中案例检索存在的问题,根据K-means算法思想,分别设计一个案例聚类算法及案例检索算法.根据K-means算法的不足,对初值选取规则及案例检索算法进行改进.分析基于案例权重的样本案例选取规则,并论述案例聚类算法和检索算.法.实验结果表明,该方法能有效提高案例检索效率及案例检索结果的召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔丽	商丘师范学院计算机科学系	18	55	3.0	7.0
2	姜慧霖	商丘师范学院计算机科学系	20	78	5.0	8.0
3	贾世杰	昆明理工大学信息工程与自动化学院	4	52	4.0	4.0