刘飞荣
- 作品数：6 被引量：10H指数：2
- 供职机构：南昌大学更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SDO的社会保险数据整合平台的研究被引量：1
- 2010年
- 目前还没有发现"最佳"的针对跨平台社会保险数据整合技术。在调查社会保险信息资源现状的基础上,采用面向服务的方法,通过SDO(Service Data Objects)技术、服务数据对象标准及其相关技术的研究,提出了一个基于SDO的符合社会保险信息共享要求的数据整合模型。
- 李磊段隆振姚磊岳刘飞荣杨彦铃
- 关键词：数据整合信息共享社会保险
- 基于不规则路径聚类算法的用户访问模式挖掘被引量：1
- 2010年
- 通过分析目前主流的Web用户访问模式挖掘的技术方法,针对各种挖掘算法存在复杂度高、灵活性低的缺陷,本文提出一种能对不规则用户访问路径进行用户访问模式挖掘的聚类算法,该算法可以简单高效地挖掘不定长度的用户兴趣模式。
- 杨彦玲任燕段隆振刘飞荣李磊
- 关键词：WEB日志挖掘聚类用户访问模式
- SOM算法的改进及其在中文文本聚类的应用
- 近几十年来,国外学者对英文文本聚类投入了大量研究工作,并取得了些优秀的成果。与英文文本聚类相比,中文文本聚类技术研究和应用起步较晚,文本聚类效果普遍不太理想。针对此现状,本文对中文文本聚类技术进行深入研究。重点在于改进经...
- 刘飞荣
- 关键词：文本聚类SOM中文分词
- 文献传递
- 一种基于十字链表的频繁项集挖掘算法被引量：3
- 2009年
- 在Apriori算法的基础上,提出一种基于十字链表的关联规则挖掘算法。该算法能够快速得到每个候选项的支持度,从而有效的发现频繁项集。通过与经典算法分析对比表明,该算法具有明显的优势。
- 李磊段隆振刘飞荣杨彦铃
- 关键词：APRIORI算法十字链表关联规则频繁项
- 一种基于动态模糊Kohonen网络的聚类模型及应用被引量：5
- 2010年
- 提出一种基于动态模糊Kohonen神经网络聚类模型,针对传统的Kohonen神经网络(KNN)聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用树形动态自组织映射网络算法(TGSOM)来确定聚类数,并且利用模糊Kohonen神经网络(FKNN)聚类结果与输入顺序无关的优势进行网络优化,得到更优的聚类结果。该模型应用于用户兴趣模式挖掘,通过数据测试分析,证明其有效性。
- 刘飞荣段隆振陈梅香杨艳玲
- 关键词：KOHONEN网络模糊聚类
- 一种基于项目推荐候选集的协同过滤算法
- 协同过滤推荐是目前最成功的个性化推荐技术。但随着用户数目和项目数目的不断增加,导致用户——项目评分矩阵极端稀疏,因而对推荐系统的准确性和实时性提出了新的挑战。本文针对上述问题,提出了一种基于项目推荐候选集的协同过滤算法。...
- 段隆振刘飞荣
- 关键词：协同过滤候选集
