书目信息 |
| 题名： |
面向大数据聚类分析的CFS算法
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| 作者： | 卜范玉, 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 经济管理出版社 2022 |
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| 页数： | 148页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 大数据与互联网理论与应用丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | O212.4 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 聚类分析--ju lei fen xi--分析方法 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-5096-8005-6 | |
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| 200 | 1 | @a面向大数据聚类分析的CFS算法@Amian xiang da shu ju ju lei fen xi de CFS suan fa@d= CFS algorithm for big data clustering@f卜范玉著@zeng |
| 210 | @a北京@c经济管理出版社@d2022 | |
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| 300 | @a内蒙古旅游大数据平台建设与关键技术创新 (项目编号: 2020GG0105) | |
| 314 | @a卜范玉, 1981年生, 男, 大连理工大学博士研究生毕业, 现任内蒙古财经大学计算机信息管理学院副教授。 | |
| 320 | @a有书目 (第132-148页) | |
| 330 | @a聚类技术作为数据挖掘和学习的典型技术, 已经广泛应用于金融欺诈、医疗诊断、图像处理和信息检索等领域。CFS是Alex和Alessandro在2014年于《Science》杂志提出的最新聚类算法, 该算法聚类结果精确、效率高, 已成为数据挖掘领域和机器学习最具潜力的聚类算法之一。然而, 大数据的海量性、实时性和异构性特点对CFS聚类算法提出了严峻的挑战。为了提升CFS聚类算法在大数据领域聚类的有效性, 提出了支持隐私保护的云端安全CFS聚类算法、基于自适应Dropout模型的高阶CFS聚类算法和增量式CFS聚类算法, 以及基于改进CFS聚类算法的不完整数据填充算法。 | |
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| 面向大数据聚类分析的CFS算法= CFS algorithm for big data clustering/卜范玉著.-北京：经济管理出版社，2022 |
| 148页：图；24cm.-(大数据与互联网理论与应用丛书) |
| 内蒙古旅游大数据平台建设与关键技术创新 (项目编号: 2020GG0105) |
| ISBN 978-7-5096-8005-6：CNY68.00 |
| 聚类技术作为数据挖掘和学习的典型技术, 已经广泛应用于金融欺诈、医疗诊断、图像处理和信息检索等领域。CFS是Alex和Alessandro在2014年于《Science》杂志提出的最新聚类算法, 该算法聚类结果精确、效率高, 已成为数据挖掘领域和机器学习最具潜力的聚类算法之一。然而, 大数据的海量性、实时性和异构性特点对CFS聚类算法提出了严峻的挑战。为了提升CFS聚类算法在大数据领域聚类的有效性, 提出了支持隐私保护的云端安全CFS聚类算法、基于自适应Dropout模型的高阶CFS聚类算法和增量式CFS聚类算法, 以及基于改进CFS聚类算法的不完整数据填充算法。 |
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正题名：面向大数据聚类分析的CFS算法
索取号：O212.4/2
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| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 339318 | S339318 | 综合书库（图文三楼东）/ [索取号:O212.4/2] | 在馆 | |
| 2 | 339319 | S339319 | 综合书库（图文三楼东）/ [索取号:O212.4/2] | 在馆 | |
| 3 | 339320 | S339320 | 综合书库（图文三楼东）/ [索取号:O212.4/2] | 在馆 |