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张思悦

作品数：2 被引量：1H指数：1
供职机构：北京邮电大学更多>>
发文基金：北京市科委项目更多>>
相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇聚类
  • 1篇映射
  • 1篇日志
  • 1篇日志数据
  • 1篇社交
  • 1篇特征映射
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织特征映...
  • 1篇网络
  • 1篇网络信息
  • 1篇模糊C-均值
  • 1篇聚类模型
  • 1篇聚类算法
  • 1篇类模型
  • 1篇健康
  • 1篇关注度

机构

  • 2篇北京邮电大学
  • 1篇北京市政务信...

作者

  • 2篇张思悦
  • 1篇王枞
  • 1篇古恒
  • 1篇陈钊

传媒

  • 1篇北京邮电大学...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
双层聚类模型在日志数据分析中的应用被引量：1
2015年
提出了一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络和模糊c-均值(FCM)的双层聚类方法,对Web日志中的日志数据集进行聚类.第一层是无监督SOM神经网络聚类方法,它所产生的类的个数大大减少了原始数据集的个数,降低了FCM对类初始中心点的依赖;然后利用FCM聚类算法的优势对第一层中产生的类的中心点进行聚类,从而大大减少了聚类的时间复杂度;最后通过平行坐标技术可视化展示聚类前后的日志数据集,方便对日志数据进行分析.
古恒陈钊王枞张思悦傅群超
关键词：日志数据聚类自组织特征映射模糊C-均值
基于社交网络信息的健康话题关注度预测方法研究
社交网络平台是伴随着移动互联网技术的发展而迅速普及起来的一种全新的信息交流方式,微博作为社交网络中普及范围最广的一种形式,在使用人数、用户活跃度等方面都已经远远超越了其他社交网络服务平台,已经成为一个有着充足用户资源的信...
张思悦
关键词：聚类算法
文献传递
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