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摘要:
为了提高异质网络下正态云模型的数据挖掘能力,提出基于相似度度量的异质网络下正态云模型数据挖掘模型,提取异质网络下正态云模型的模糊粗糙集特征量,采用相似度特征分析方法进行异质网络下正态云模型的大数据融合处理,建立异质网络正态云分布式结构重组模型,通过特征空间重构方法分析异质网络正态云关联规则特征集,构建异质网络正态云模型数据的输出自相关特征匹配模型,结合模糊特征聚类分析方法进行异质网络正态云模型数据的统计分析,通过模糊相关性匹配方法实现异质网络下正态云模型相似度度量.仿真结果表明,采用该方法进行异质网络下正态云模型相似度度量的准确度较高,模糊辨识能力较高,提高了异质网络下正态云模型的准确挖掘性能.
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文献信息
篇名 异质网络下正态云模型相似度度量方法
来源期刊 内蒙古民族大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 异质网络 正态云模型 相似度 度量 粗糙集
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 计算机应用
研究方向 页码范围 310-315
页数 6页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.14045/j.cnki.15-1220.2020.04.007
五维指标
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
异质网络
正态云模型
相似度
度量
粗糙集
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
内蒙古民族大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-0185
15-1220/N
大16开
内蒙古通辽市霍林河大街西536号
16-123
1979
chi
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10
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