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一种基于协同聚类的报警异常预测方法和系统: 本发明提供了一种基于协同聚类的报警异常预测方法和系统，包括：获取当前报警数据；所述当前报警数据包括多个属性，所述属性至少包括报警时间、报警浓度、恢复状态、恢复时间和恢复时长；基于遗传算法，确定报警正常簇的簇中心和报警异常...; 王红军龙涛王涛谭浩龙黄安

面向异质信息网络的双通道协同聚类算法: 2023年; 网络聚类广泛应用于现实世界的各个领域,受到了越来越多的关注.由于保留了节点和链接关系的异质性,异质信息网络聚类相较于同质网络聚类具有更优的性能.然而,现有基于图神经网络的异质信息网络聚类忽略了节点属性以及拓扑结构对聚类的权重不同的问题.此外,这些方法仅对单一类型的目标节点聚类,而没有考虑其余类型节点的辅助作用.为此,提出了面向异质信息网络的双通道协同聚类算法(B3C),其能够有效地融合节点属性和拓扑结构,并挖掘异质节点间的潜在相关性,从而提高聚类性能.首先,设计了一个简单有效的双通道编码器以聚合拓扑结构及相似矩阵的邻域信息;接着,应用自训练聚类的同时学习异质信息网络表示以及优化聚类分配,并采用协同聚类机制,以对不同类型节点同时聚类;最后,利用三元中心损失(Triplet-Center Loss)学习具有区分度的节点表示,以凝聚相似节点,分离不相似节点.在公开数据集上进行了大量实验,验证了本文提出的双通道编码器性能相较于广泛使用的图神经网络编码器有显著提升,并且B3C精度优于现有的基于学习的异质信息网络聚类方法.; 邱林山房子荃陈璐张天明李天义; 关键词：网络聚类协同聚类

一种基于二部图协同聚类的直接快速图像聚类方法: 本发明涉及一种基于二部图协同聚类的直接快速图像聚类方法，基于谱聚类的协同聚类方法因构建图拉普拉斯矩阵、进行特征值分解或奇异值分解会导致高时间复杂度，以及聚类结果需要进一步处理才能得到明确类别分布的问题，本发明提出了一种基...; 王靖宇刘明清聂飞平李学龙

基于加权Slope One填充的协同聚类推荐算法: 2023年; 针对传统协同过滤算法数据集稀疏性高、推荐性能差的问题,提出一种基于K-means聚类与加权Slope One填充的协同过滤推荐算法。首先以用户特征为聚类依据,聚类生成K个用户集群,其次通过加权SlopeOne算法预测并填充每个集群内部的评分矩阵,最后合并各类别的评分矩阵,设计融合Baseline算法和基于物品协同过滤算法的混合算法预测用户评分。在MovieLens数据集上进行新算法与其他算法的对比实验,实验结果表明,该算法能有效缓解数据稀疏性,提高预测精度。; 陈嘉超卢敏丁伟健陈志辉; 关键词：协同过滤用户聚类评分预测个性化推荐

可区分用户-项目协同聚类: 本概念涉及用于推荐和协同聚类的可区分用户‑项目协同聚类(“DUICC”)模型。用户与项目(例如，内容)的交互可以围绕表现出共同消费行为的项目和用户的信息群进行。DUICC模型可以基于项目和用户的交互数据学习细粒度的协同聚...; 杨珑颀T·B·施纳贝尔P·N·本内特S·T·杜梅斯

一种基于协同聚类的报警异常预测方法和系统: 本发明提供了一种基于协同聚类的报警异常预测方法和系统，包括：获取当前报警数据；所述当前报警数据包括多个属性，所述属性至少包括报警时间、报警浓度、恢复状态、恢复时间和恢复时长；基于遗传算法，确定报警正常簇的簇中心和报警异常...; 王红军龙涛王涛谭浩龙黄安

基于协同聚类和全熵的多视图离群检测研究: 随着离群检测研究的深入，多视图离群检测问题得到广泛研究。在多视图离群检测中，比较数据点在不同视图中的隶属情况是一种比较直接的检测方式。传统基于聚类的多视图离群检测对各视图分别聚类，以检测离群点与正常点的聚类结构差异，这种...; 曹栩阳; 关键词：协同聚类

基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法: 本发明提供了一种基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法。包括：采集城市能源用户的用电负荷数据；对用电负荷数据进行归一化处理，计算用电负荷数据的调节能力，得到用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列；将用电负...; 张放盛万兴和敬涵段青马春艳沙广林赵彩虹王小君刘晓东肖晶

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