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题名/责任者:

面向大数据聚类分析的CFS算法/卜范玉著

出版发行项:

北京:经济管理出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-5096-8005-6/CNY68.00

载体形态项:

148页:图;24cm

并列正题名:

CFS algorithm for big data clustering

丛编项:

大数据与互联网理论与应用丛书

个人责任者:

卜范玉, 1981- 著

学科主题:

聚类分析-分析方法

中图法分类号:

O212.4

一般附注:

内蒙古旅游大数据平台建设与关键技术创新

责任者附注:

卜范玉 (1981一), 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。研究方向为物联网与大数据技术。

书目附注:

有书目 (第132-148页)

提要文摘附注:

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, 本书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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