技术简介： 一种基于卷积神经网络的网络爬虫优化方法，包括以下步骤1)利用网络爬虫从各网站爬取初始数据，人工将数据分为无噪声数据集Free_Noisy和完全噪声数据集Pure_Noisy；2)使用初始数据集训练NoisyCNN…… 查看详细 >
技术简介： 一种结合网络拓扑特征和用户行为特征的朋友关系挖掘方法，包括以下步骤1)建立朋友关系网络图，随机选取其中90％的朋友关系连边数据为训练集，剩余的10％作为测试集；2)构建两种基于拓扑相似度的…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于Logistic回归的多特征网络流行标签预测方法，包括以下步骤：1)根据问答网站发帖数据，构建有权无向网络标签Tag网络；2)按照标签出现频率，提取流行标签集合、非流行标签集合；3)提取标…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于USDR模型的云推荐方法，包括如下步骤第一步USDR数据模型建模，过程如下1.1用户数据模型建模，用户数据基本划分为六类用户基本数据、时间数据、地点数据、环境数据、用户偏好数据和历史…… 查看详细 >
技术简介： 个人大数据管理中层次概念向量化增量处理方法，含以下步骤：1)系统初次运行时将全部概念向量化，对全部分枝节点进行概念向量合并操作。2)用户操作概念树时执行：2.1)获取被操作节点及其父节点的…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于多元线性回归模型的餐馆评分预测方法，属于数据挖掘领域。通过对用户的评价文本内容、评价的长度、评价的情感值、餐馆当前的平均星级、用户的特点等因素的分析，提取出基于上述分析的特…… 查看详细 >
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一种基于记录时间差的朋友推荐方法，包括以下步骤步骤1根据好友添加时间计算记录时间差列表；步骤2计算满足0
技术简介： 一种基于阅读时间的用户阅读偏好统计的个性化推送方法，包括以下步骤步骤1建立电子读物平均阅读时间的计算标准；步骤2对用户的阅读行为进行判断；步骤3用户平均阅读速度的建立；步骤4用户单一文…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于聚类的网络结构相似性推荐方法，包括以下步骤步骤1在数据库中标记用户形成集合；步骤2在集合User中选择k个用户作为聚类中心，形成集合UC＝{uc1，uc2，…uck}，uck代表一个聚类中心用户…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于SVM的标签发展趋势预测模型的构建方法，包括以下步骤(1)数据集预处理，统计网站的帖子数据，去除非相关数据信息；(2)选取样本标签，统计标签新出现两年之后的频率，提取流行标签集合和…… 查看详细 >
技术简介： 快速更新和数据共享的地理实体编码方法，是一种有效解决不同比例尺、不同行业数据之间的统一表达以及可共享不可共用问题的方法，可分为以下两个方面a)编码原则与码位设计该方法遵循(1)唯一性，(…… 查看详细 >
技术简介： 本发明涉及一种基于属性信息偏好自学习的推荐预测方法，本发明方法利用属性信息以减缓冷启动问题，并结合用户、商品协同过滤和基于矩阵分解模型的优点，不仅训练速度快而且具有可解释性；同时，…… 查看详细 >