隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),用圖來(lái)表示數(shù)據(jù)成為越來(lái)越常見(jiàn)的形式,圖聚類也成為了數(shù)據(jù)挖掘的重要技術(shù)手段。傳統(tǒng)的圖聚類技術(shù)主要是靜態(tài)圖聚類技術(shù),即沒(méi)有特別關(guān)注圖結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化的情況,這類方法并不十分適用于許多復(fù)雜變化的增量數(shù)據(jù)處理問(wèn)題。因此,本文主要從發(fā)展增量式圖聚類技術(shù)的角度,探索能夠更好適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)分析問(wèn)題的新方法,并開(kāi)展代表性的應(yīng)用研究。針對(duì)現(xiàn)有動(dòng)態(tài)圖聚類技術(shù)在數(shù)據(jù)采樣應(yīng)用上的不足,本文就大規(guī)模數(shù)據(jù)的增量采樣問(wèn)題及事件發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)新聞推送展開(kāi)研究及應(yīng)用。首先為更好地應(yīng)對(duì)越來(lái)越大規(guī)模的數(shù)據(jù)高效處理要求,借助近鄰傳播算法的優(yōu)異性能,通過(guò)引入分層增量處理和樣本點(diǎn)動(dòng)態(tài)賦權(quán)策略,實(shí)現(xiàn)了一種能夠非常有效地平衡處理效率和采樣質(zhì)量的新方法。在人工數(shù)據(jù)集、UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的性能分析表明,新方法與現(xiàn)有相關(guān)方法在采樣劃分質(zhì)量上可達(dá)到同等水平,而計(jì)算效率則可實(shí)現(xiàn)大幅提升。另外在深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)應(yīng)用中,文中方法具有顯見(jiàn)的實(shí)用價(jià)值。其次,為獲得更好的事件發(fā)現(xiàn)和代表性新聞抽取性能,引入數(shù)據(jù)集代表點(diǎn)采樣聚類的視角,研究實(shí)現(xiàn)了一種事件發(fā)現(xiàn)及表示的集成分析方法。對(duì)于給定的新聞流數(shù)據(jù),首先引入信息支撐度定義新... 

【文章來(lái)源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

leaves葉片類型與部分增強(qiáng)圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于詞向量的中文事件發(fā)現(xiàn)及表示[J]. 張斌,胡琳梅,侯磊,李涓子.  模式識(shí)別與人工智能. 2018(03)
[3]基于建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論的個(gè)性化知識(shí)推薦模型[J]. 謝振平,金晨,劉淵.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2018(01)
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[5]一種融合用戶關(guān)系的自適應(yīng)微博話題跟蹤方法[J]. 柏文言,張闖,徐克付,張志明.  電子學(xué)報(bào). 2017(06)
[6]基于AC-Trie的在線社交網(wǎng)絡(luò)文本流熱點(diǎn)短語(yǔ)挖掘[J]. 黃九鳴,吳泉源,張圣棟,賈焰,劉東,周斌.  電子學(xué)報(bào). 2016(10)
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