高永梅
- 作品数：2 被引量：17H指数：2
- 供职机构：南开大学信息技术科学学院更多>>
- 发文基金：教育部科学技术研究重点项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于网格和密度的数据流聚类算法被引量：12
- 2008年
- 在"数据流分析"这一数据挖掘的应用领域中,常规的算法显得很不适用。主要是因为这些算法的挖掘过程不能适应数据流的动态环境,其挖掘模型、挖掘结果不能满足实际应用中用户的需求。针对这一问题,本文提出了一种基于网格和密度的聚类方法,来有效地完成对数据流的分析任务。该方法打破传统聚类方法的束缚,把整个挖掘过程分为离线和在线两步,最终通过基于网格和密度的聚类方法实现数据流聚类。
- 高永梅黄亚楼
- 关键词：聚类网格数据流
- 基于排序支持向量机的缩略词自动提取方法被引量：5
- 2008年
- 针对网络文本中缩略词及其对应解释的提取,提出基于排序支持向量机的缩略词自动提取算法.通过构建两步排序模型,从局部提取到全局排序提取得到缩略词同时返回它所对应候选解释的排序列(最准确、使用最普及的解释排在最前),由此来剔除反例,使用户较容易找到真正的解释.实验结果表明本文算法在准确性和不同领域适应性上都优于已有方法.
- 高永梅黄亚楼倪维健徐君
- 关键词：信息检索
