1) hierarchical clustering based on topic
主题层次聚类
2) Topic Layers
主题层次
3) clustering topics
聚类主题
1.
This paper proposes bronning association rules based on transfer pattern of user interests;gives updating algorithms of users multifarious interview path,and obtains transfer pattern of user interests by clustering topics number replacing page number of user browsing sequence;so,we access more optimized personalized service.
提出用户浏览兴趣迁移模式作为关联规则生成的基础的思路;给出了用户频繁访问路径的更新算法,用聚类主题号代替浏览序列的页面号,获得用户浏览兴趣迁移模式,以此得到更优化的个性化服务。
4) thematic clustering
主题聚类
1.
The results indicate that:(1) thematic clustering is more effective than semantic clustering,(2) providing context and p.
本研究通过教学实验,考察主题聚类和语义聚类两类共三种词汇呈现方式对三组共90名中等水平的英语学习者学习英语新词的影响。
5) hierarchical clustering
层次聚类
1.
Small targets detection based on hierarchical clustering;
基于层次聚类的弱小目标检测算法
2.
A new hierarchical clustering algorithm based on tree edit distance;
基于树编辑距离的层次聚类算法
3.
Combined unsupervised image segmentation using watershed and hierarchical clustering with MRF;
分水岭算法和基于MRF的层次聚类相结合的混合无监督图像分割算法
6) hierarchical cluster
层次聚类
1.
Based on the multi-dimensional approximate periodic pattern, we present an algorithm to mine multi-dimensional temporal approximate periodicity with the algorithm of hierarchical cluster, then applies to the stock data.
在多维时态近似周期模型的基础上,提出了一种基于时态数据库技术和层次聚类技术的多维时态近似周期挖掘算法,并应用于股票数据。
2.
An equivalence relation ≡HCov is proposed based on the Data Cube s semantics and the dimension s hierarchy of its pattern, and then on the basis of the equivalence relation, proceeds the data cube to hierarchical cluster.
在DataCube语义特性及模式中维的层次性基础上提出了多维数据之间的等价关系≡HCov,对DataCube进行层次聚类·该方法的优点在于用等价类的方法保存了所有聚集记录,同时定义了等价类之间的关系,以保存聚集记录之间的层次信息·理论分析和实验证明,该方法不但节省了存储空间,而且利用聚类信息及层次信息,可高效的进行各种OLAP查询,以及支持多维数据上的上钻下钻、旋转等Cube语义操作·同时,为OLAP查询导航、OLAP查询行为分析的实现提供了可能
3.
The result, normally overpredicted by traditional Environment Envelope Model, is improved by using hierarchical cluster arith- metic that can reduce the influence caused by outliers.
在这一系统中,通过层次聚类算法对物种已知分布点数据进行处理,减少了异常值对预测结果的影响,从而解决了环境包络模型预测结果过于乐观的问题,在物种已知分布数据较少时也能取得较好的结果。
补充资料：《标准文献主题词表》
《标准文献主题词表》
ROOT Thesaurus
B旧ozhun勺Venxian ZhUtieibico《标准文献主题词表》(Ro口T刀晚sa~)标准化领域中使用的规范化的标准文献检索辞典。又称叙词表。随着计算机在标准情报工作中的应用，标准文献主题标引的工具—主题词表的编制就提上了日程。l叨6年，国际标准化组织(】50)编写了《150主题词表》(了义)介曰~)。在此基础上，1981年法国和英国各自编制了一部多语种主题词表。法国标准化协会(月刊OR)编制的词表名为《国际技术主题词表》，由字顺表、范畴表、主题词轮排索引等部分组成;英国标准学会(璐】)编制的词表名为《根主题词表》，中文版译名为《标准文献主题词表》。它是一部主题分类合一的词表。其主表是一部按层累制分类原则和概念种属词族原则编制的分类表，全部主题词都排人体系分类表并配有惟一等级制词号，附表为字顺表。国际标准化组织(】50)分别将《国际技术主题词表》和《根主题词表》确定为150工作词表，用于国际标准信息的交流。有若干国家分别采用了两个词表。由于《根主题词表》选词立类新颖，较适于手工标引，因此中国选择了《根主题词表》作为中国标准化系统的标引词表，并编译出版了中文版，分为分类表、字顺表、英汉对照表三卷出版，现已在全国标准情报系统推广使用。为了解决两部标准主题词表不统一的问题，目前150拟议编制一部统一的150主题词表。(周洁)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条