基于密度峰和引力影响度的半监督聚类研究及应用

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 问题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状分析

1.2.1 聚类研究现状

1.2.2 半监督聚类研究现状

1.2.3 聚类问题的应用场景介绍

1.3 本文的主要研究工作

1.4 本文的组织结构

第二章 密度峰聚类算法与引力搜索算法的介绍

2.1 密度峰聚类算法

2.1.1 密度峰聚类算法描述

2.1.2 聚类性能分析评判指标

2.1.3 密度峰聚类的缺陷分析

2.2 引力搜索算法

2.2.1 引力搜索算法描述

2.2.2 引力搜索算法应用

2.3本章小结

第三章 一种基于密度峰聚类与引力影响度的新型半监督聚类算法设计

3.1 引言

3.2 DGS半监督聚类系统框架描述

3.2.1 系统模型

3.2.2 相关定义

3.2.3 算法流程

3.3 算法实验结果性能对比与分析

3.3.1 实验数据集

3.3.2 实验环境与对比算法分析

3.3.3 仿真结果与分析

3.4 DGS半监督聚类优化分析

3.4.1 相关定义

3.4.2 基于K近邻的DGS算法

3.4.3 仿真结果与分析

3.5 本章小结

第四章 半监督聚类在游客分群中的应用

4.1 引言

4.2 旅游推荐系统中的游客分群问题

4.3 基于游客分群的建模理论

4.3.1 游客分群的描述

4.3.2 游客分群的标准

4.3.3 游客分群的建模流程

4.4 DGS算法在海南游客分群中的应用

4.4.1 数据的选取与介绍

4.4.2 基于DGS的海南游客的分群实验

4.4.3 海南游客分群结果分析

4.5 本章小结

第五章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献

致谢

作者简介

1 作者简历

2 发明专利

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