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基于PageRank和对象关系的聚类算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-14页
   ·研究背景与意义第7页
   ·常见聚类算法概述第7-11页
   ·PageRank算法概述第11-12页
   ·论文内容与撰写安排第12-14页
第二章 研究基础第14-20页
   ·PageRank算法的基本原理第14-17页
   ·二分查找算法的基本原理第17-19页
   ·本章小结第19-20页
第三章 PRSCAN算法原理与实现第20-25页
   ·预处理原始数据集第20-21页
   ·聚类第21页
   ·PRSCAN算法描述与分析第21-24页
   ·本章小结第24-25页
第四章 K-PRSCAN算法原理与实现第25-30页
   ·PRSCAN相关定理第25-28页
     ·定理 1第25-26页
     ·定理 2第26-27页
     ·定理 3第27-28页
   ·K-PRSCAN算法描述与分析第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第五章 实验结果与分析第30-45页
   ·数据集介绍第30-31页
   ·评价标准第31-32页
   ·实现细节第32页
   ·2 维数据集实现结果与分析第32-39页
   ·Dataset DIM032实现结果与分析第39-41页
   ·Dataset Digit实现结果与分析第41-42页
   ·Dataset Race Walking实现结果与分析第42-43页
   ·各个聚类算法运行时间的比较第43页
   ·本章小结第43-45页
第六章 K-PRSCAN算法参数和离散点分析第45-55页
   ·阻尼因子对K-PRSCAN算法的影响第45-48页
   ·距离函数、相似性函数对K-PRSCAN算法的影响第48-53页
   ·离散点对K-PRSCAN算法的影响第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第七章 总结与展望第55-57页
   ·总结第55-56页
   ·展望第56-57页
参考文献第57-59页
在学期间的研究成果第59-60页
致谢第60页

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