【摘 要】
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通过改进清晰有理数均值的方法,提出一种新匹配聚类算法.首先计算每条数据的清晰有理数均值,然后与匹配项比较,得出聚类结果,解决了人工标注型数据的聚类问题.将该方法在反欺
【机 构】
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吉林大学软件学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:60973040)和国家自然科学基金青年基金(批准号:61602057)
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通过改进清晰有理数均值的方法,提出一种新匹配聚类算法.首先计算每条数据的清晰有理数均值,然后与匹配项比较,得出聚类结果,解决了人工标注型数据的聚类问题.将该方法在反欺诈网页领域中进行了检测和验证,并与使用同一名称但不同类型数据集的K最近邻算法进行比较,实验结果表明,该方法在反欺诈网页领域中比K最近邻算法更有效,同时也证明了新匹配聚类算法在人工标注型数据上聚类具有合理性.
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