赵丽红 作品数:8 被引量:17 H指数:2 供职机构: 云南大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 云南省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
基于多关系网络的MNMF聚类多变量时间序列的方法 本发明公开了一种基于多关系网络的MNMF聚类多变量时间序列的方法,将多变量时间序列转为多关系网络G;通过MNMF联合分解多关系网络G来获得多变量时间序列的聚类结果。本发明的方法将变量内部及变量之间的复杂关系有效融入到聚类... 周丽华 杜国王 赵丽红 王丽珍 陈红梅文献传递 带有时间标签的流行社交位置发现 2019年 流行社交位置是指大多数人日常生活中经常访问的位置,其广泛应用于推荐系统、定向广告应用等领域。随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的迅速发展,流行社交位置的挖掘成为时空数据挖掘中的一个研究热点。然而,现有的研究主要是从LBSN中挖掘流行社交位置,忽略了流行社交位置的时间因素,因此,文中提出了带有时间标签的流行社交位置发现算法。该算法首先量化LBSN数据集中的时间信息,得到个体用户带有时间标签的频繁社交位置集合;然后计算这些带时间标签的位置在群体用户中的流行度;最后识别出符合要求的带时间标签的流行社交位置。文中采用约10个月的Foursquare东京用户签到数据对该算法的效率和正确性进行验证,结果表明,该算法能够较为准确地发现带有时间标签的流行社交位置。 刘长赟 杨宇迪 周丽华 赵丽红关键词:时空数据挖掘 空间co-location模式挖掘及决策支持的理论和方法研究 王丽珍 周丽华 周小兵 陈红梅 肖清 赵丽红 芦俊丽 “移动互联网才是真正的互联网”是刚刚过去的2014年业界著名的一句话,因为它“将连接一切,颠覆所有行业”。移动互联网除了随时随地可以连接在线以外,更核心的是可以提供位置服务。位置数据是一类空间数据,空间co-locati...关键词:关键词:移动互联网 基于距离的不确定数据异常点检测研究 被引量:5 2011年 针对实际数据存在不确定性的问题,提出了新的异常点检测方法。首先,定义了基于距离的不确定数据异常点检测概念;其次,设计了相应的不确定数据的异常点检测算法;再次,为降低算法时间复杂度,设计了剪枝策略;最后,实验分析说明了算法对不确定异常点检测的可行性与效率。 杨金伟 王丽珍 陈红梅 赵丽红关键词:不确定数据 异常点检测 基于植物与生态环境的空间数据仓库和空间数据挖掘研究 王丽珍 周丽华 陈红梅 肖清 赵丽红 李海波 芦俊丽 计算机数据采集和存储技术的发展,使得数据量急剧膨胀,造成“数据海量而知识贫乏”的瓶颈。在这些数据中,大约80%与地理分布有关,称为空间数据。因此空间数据仓库和空间数据挖掘应运而生。相对于一般数据而言,空间数据不仅包括实体...关键词:关键词:数据仓库 数据挖掘 植物 基于网格耦合的数据流聚类 被引量:12 2019年 随着越来越多的应用程序产生数据流,数据流聚类分析的研究受到了广泛关注.基于网格的聚类通过将数据流映射到网格结构中形成数据概要,进而对概要进行聚类.这种方法通常具有较高的效率,但是每个网格独立处理,没有考虑网格之间的相互影响,因此聚类质量有待提高.在聚类过程中不再独立处理网格,而是考虑了网格之间的耦合关系,提出了一种基于网格耦合的数据流聚类算法.网格的耦合更加准确地表达了数据之间的相关性,从而提高了聚类的质量.在合成和真实数据流上的实验结果表明,所提算法具有较高的聚类质量和效率. 张东月 周丽华 吴湘云 赵丽红关键词:数据流 聚类分析 网格结构 聚类质量 基于多关系网络的MNMF聚类多变量时间序列的方法 本发明公开了一种基于多关系网络的MNMF聚类多变量时间序列的方法,将多变量时间序列转为多关系网络G;通过MNMF联合分解多关系网络G来获得多变量时间序列的聚类结果。本发明的方法将变量内部及变量之间的复杂关系有效融入到聚类... 周丽华 杜国王 赵丽红 王丽珍 陈红梅文献传递 带有时间标签的流行社交位置发现 流行社交位置是指大多数人日常生活中经常访问的位置,其广泛应用于推荐系统、定向广告应用等领域.随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的迅速发展,流行社交位置的挖掘成为... 刘长赟 杨宇迪 周丽华 赵丽红关键词:时空数据挖掘 时间标签