本文選題：聚類算法 + 基因表達(dá)式編程��； 參考：《中南民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：為進(jìn)一步解決基于用戶的協(xié)作過濾技術(shù)的擴(kuò)展性問題,利用基因表達(dá)式編程(GEP)的并行性優(yōu)勢,與已有的串行聚類DBSCAN算法進(jìn)行融合,使得串行程序并行化,提出了一種GEP-DBSCAN協(xié)作過濾聚類算法來尋找最近鄰居,改進(jìn)基于密度的協(xié)作過濾方法,實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性以及提高了時間效率.
[Abstract]:In order to further solve the scalability problem of user based collaborative filtering technology, using the parallelism advantage of gene expression programming (GEP) and the integration of the existing serial clustering DBSCAN algorithm, the serial program is parallelized, and a GEP-DBSCAN collaborative filtering clustering algorithm is proposed to find the nearest neighbor and improve the cooperation based on density. Experimental results show that the algorithm is effective and time efficient.
【作者單位】： 廣西師范學(xué)院科學(xué)計(jì)算與智能信息處理廣西高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;廣西教育學(xué)院培訓(xùn)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61262028)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2093965