您的位置： 专家智库 > >

肖瑶

作品数：3 被引量：10H指数：2
供职机构：湖北大学计算机与信息工程学院更多>>
发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金武汉市科技攻关计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇主题
  • 2篇聚类
  • 1篇隐式
  • 1篇语义网
  • 1篇索引
  • 1篇特征词
  • 1篇主题聚类
  • 1篇聚类方法
  • 1篇类方
  • 1篇基于主题
  • 1篇个性化推荐
  • 1篇多主题
  • 1篇高维
  • 1篇高维索引
  • 1篇WEB文本
  • 1篇WEB资源
  • 1篇B+树
  • 1篇KNN查询
  • 1篇MAPRED...
  • 1篇MAPRED...

机构

  • 3篇湖北大学

作者

  • 3篇余敦辉
  • 3篇梁俊杰
  • 3篇肖瑶
  • 2篇张万山

传媒

  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2014
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
MapReduce框架下基于B+树的高维索引被引量：1
2016年
针对MapReduce数据块处理机制、高维数据分布特征和KNN查询需求,设计一种基于B+树的高维索引结构(i Partition),创新性提出基于主成分区分度的优化数据划分策略和邻接数据域分散存储等原则,将数据均匀划分到不同的slave节点,使尽可能多的数据域对计算共同贡献,提升MapReduce任务处理并行性;利用B+树构造分布式的双层索引实现查询时数据范围快速过滤,降低高维计算代价。实验表明,i Partition在高维数据近似查询环境下,具有良好的性能和扩展性。
梁俊杰肖瑶余敦辉
关键词：大数据MAPREDUCEKNN查询高维索引
基于主题的Web文本聚类方法被引量：3
2014年
针对传统Web文本聚类算法没有考虑Web文本主题信息导致对多主题Web文本聚类结果准确率不高的问题,提出基于主题的Web文本聚类方法。该方法通过主题提取、特征抽取、文本聚类三个步骤实现对多主题Web文本的聚类。相对于传统的Web文本聚类算法,所提方法充分考虑了Web文本的主题信息。实验结果表明,对多主题Web文本聚类,所提方法的准确率比基于K-means的文本聚类方法和基于《知网》的文本聚类方法要好。
张万山肖瑶梁俊杰余敦辉
关键词：多主题WEB文本聚类特征词
基于主题聚类的Web资源个性化推荐研究被引量：6
2015年
提出了基于主题聚类的Web资源个性化推荐算法PRWRTC(personalized recommendations of Web resource based on Topic clustering),该算法首先基于Web资源的主题提出Web资源聚类算法,从而提高Web资源聚类的精确度,进而提升Web资源推荐的准确度;然后,基于用户的浏览行为,提出实时获取用户偏好的算法;最后,针对用户偏好的动态演化,在算法中加入了时效的概念,实现了对Web资源的动态推荐.并通过实验验证了该算法的有效性.
张万山肖瑶梁俊杰余敦辉
关键词：语义网主题个性化推荐
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0