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文献类型

  • 8篇中文专利

主题

  • 3篇用户
  • 3篇数据源
  • 3篇矩阵
  • 3篇聚类
  • 2篇信息点
  • 2篇样本点
  • 2篇用户特征
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇时间信息
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇准确率
  • 2篇线性支持向量...
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇关系矩阵
  • 2篇测试数据
  • 1篇多维信息
  • 1篇训练数据
  • 1篇时间轴

机构

  • 8篇华为技术有限...

作者

  • 8篇兰亮
  • 7篇曾嘉
  • 7篇袁明轩
  • 1篇陈嘉
  • 1篇倪冰
  • 1篇戴文渊

年份

  • 3篇2018
  • 1篇2016
  • 4篇2015
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
数据的可视化方法和装置
本发明提供一种数据的可视化方法和装置,该方法包括:获取网络用户的时空行为数据集;根据网络用户的时空行为数据集,确定目标种类的行为发生的次数随时间的分布;根据网络用户的时空行为数据集,确定目标地区内发生的行为的次数随时间的...
倪冰袁明轩兰亮戴文渊
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基于期望最大确定统计模型参数的方法和装置
本发明涉及一种基于期望最大确定统计模型参数的方法和装置,其中,该方法包括:根据输入矩阵,设定K个聚类中心、参数的初始值以及后验概率矩阵μ<Sub>N×K</Sub>(μ<Sub>n,k</Sub>)的初始值<Image ...
曾嘉兰亮陈嘉
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轨迹数据标注方法及装置
本发明实施例提供一种轨迹数据标注方法及装置,该方法包括:通过公开数据源获取用户特征描述信息以及所述用户特征描述信息对应的第一信息点POI轨迹信息;根据所述第一POI轨迹信息获取第一POI类型轨迹数据;将所述第一POI类型...
袁明轩兰亮曾嘉
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基于线性支持向量机的分类方法及装置
本发明实施例提供一种基于线性支持向量机的分类方法及装置。本发明基于线性支持向量机的分类方法,包括:获取训练数据中各样本点的贡献值,所述贡献值表示所述样本点对获取线性支持向量机SVM模型的重要程度;根据所述各样本点的贡献值...
兰亮曾嘉袁明轩
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轨迹数据标注方法及装置
本发明实施例提供一种轨迹数据标注方法及装置,该方法包括:通过公开数据源获取用户特征描述信息以及所述用户特征描述信息对应的第一信息点POI轨迹信息;根据所述第一POI轨迹信息获取第一POI类型轨迹数据;将所述第一POI类型...
袁明轩兰亮曾嘉
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基于线性支持向量机的分类方法及装置
本发明实施例提供一种基于线性支持向量机的分类方法及装置。本发明基于线性支持向量机的分类方法,包括:获取训练数据中各样本点的贡献值,所述贡献值表示所述样本点对获取线性支持向量机SVM模型的重要程度;根据所述各样本点的贡献值...
兰亮曾嘉袁明轩
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实体匹配方法和装置
本发明实施例提供一种实体匹配方法和装置。该方法包括:在读入实体数量不一致的第一数据源和第二数据源后,分别计算出核矩阵K和L,然后求解第一优化目标函数得到第一数据源中的实体和第二数据源中的实体的对应关系矩阵M,最后输出解得...
兰亮袁明轩曾嘉
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实体匹配方法和装置
本发明实施例提供一种实体匹配方法和装置。该方法包括:在读入实体数量不一致的第一数据源和第二数据源后,分别计算出核矩阵K和L,然后求解第一优化目标函数得到第一数据源中的实体和第二数据源中的实体的对应关系矩阵M,最后输出解得...
兰亮袁明轩曾嘉
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