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- 数据挖掘和知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery，DMKD）技术就是在这样的背景下产生的，是在数据库技术、机器学习、人工智能、统计分析、模型逻辑、人工神经网络和专家系统等基础上发展起来的新兴交叉科学，是继网络之后的又一个技术热点。如果将数据库中的大量数据比喻为矿床，则DMKD技术就是从这矿床中挖掘知识的“金块”的工具。由于其诱人的前景和巨大的难道，使得DMKD成为计算机信息处理领域的研究热点和前沿技术。-Data Mining and Knowledge
based-on-random-walk
- 随机游走在计算机学科的信息检索领域已经得到了成功的应用，现在正被 越来越多地应用到机器学习和数据挖掘等领域。在此背景下，我们提出图上的 随机游走学习，创造性地将随机游走作为一项基本技术，用于改善传统的有监 督学习，半监督学习和无监督学习中的困难问题-Random walk has been successfully applied in computer science, information retrieval, is now being increasingly applied
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- In computer science and information theory, data compression, source coding,[1] or bit-rate reduction involves encoding information using fewer bits than the original representation. Compression can be either be lossy or lossless. Lossless compressio
CBR-filtering-algorithm
- 智能信息推荐系统能够通过用户偏好,利用信息过滤算法主动剔除无关信息。该文提出了一个基于案例推 理的职能信息推荐系统的架构,主要包含数据层、过滤层和结果展示层3个功能层次。设计了一个基于案例推理的 过滤算法,将用户对文本的评价定义为案例 采用归一化的Euclidean距离,计算用户之间的相似度。在一个公共数 据集上进行了不同过滤算法的recall值对比实验。结果表明,采用案例推理技术,对协同过滤的准确度有一定程度 的改善。 -CBR filtering algorithm an
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- The list of high indexed journal in computer science and technology for your purpose and analysis