论文研究-浅层语义分析及SPARQL在问答系统中的应用.pdf

时间:2022-10-01 02:45:49
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更新时间:2022-10-01 02:45:49

论文研究

针对各种扩散模式数据点分布的聚类问题,提出了一种基于密度变化的聚类算法(CDD)。CDD采用基于密度的典型聚类算法(DBSCAN)寻找核心点,通过分析数据样本及其周围点密度的扩散规律,计算密度扩散的方向、速度和加速度,对数据样本进行聚类。实验结果表明:与DBSCAN相比,能准确对扩散模式数据进行聚类,对非扩散模式数据具有抗噪声干扰能力强,参数较易确定的优点。


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