一种基于用户聚类簇的产品推荐方法和相关装置.pdf
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一种基于用户聚类簇的产品推荐方法和相关装置.pdf
本申请公开了一种基于用户聚类簇的产品推荐方法和相关装置,该方法包括:间隔预设时间段获取多个用户的包括多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息的多个交易时空信息;对多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息进行预处理,得到多个预处理后的交易时空信息;根据多个预处理后的交易时空信息对多个用户进行聚类,得到多个用户聚类簇;针对每个用户聚类簇,根据用户聚类簇中用户的使用产品,向用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品。可见,每个用户聚类簇中的不同用户不仅具备时空信息层面上的相似性,而且具备交易信息层面上的相
一种用户聚类方法和装置.pdf
本申请提供了一种用户聚类方法和装置,该方法包括:确定待聚类的多个用户;分别获取每个该用户在动漫业务平台中的至少一个第一类兴趣标签,该第一类兴趣标签表征该用户在该动漫业务平台中访问过的动漫类型;分别获取每个该用户在指定的泛娱乐业务平台中的至少一个第二类兴趣标签,该第二类兴趣标签表征该用户在该泛娱乐业务平台中访问过的泛娱乐类型,该泛娱乐业务平台不同于该动漫业务平台;根据该用户具有的该至少一个第一类兴趣标签以及该至少一个第二类兴趣标签,对该多个用户进行聚类,得到聚类出的多个分类,每个该分类中包括至少一个该用户。
一种基于多视图谱聚类算法的用户分类方法及相关装置.pdf
本申请公开了一种基于多视图谱聚类算法的用户分类方法及相关装置,方法包括:根据基于预置用户多平台信息计算的相似度矩阵构建初始多视图聚类函数,预置用户多平台信息包括性别、年龄和职业信息,初始多视图聚类函数包括每个平台视图对应的拉普拉斯矩阵;根据拉普拉斯矩阵的特征矩阵为初始多视图聚类函数分别配置正交约束和非负约束,得到多视图约束聚类函数;根据图重构后的相似度矩阵、预设旋转矩阵和预设正则项对多视图约束聚类函数进行结构优化,得到多视图转换聚类函数;通过奇异值分解的方式对多视图转换聚类函数进行多视图聚类求解,得到目标
一种聚类簇获取方法及装置.pdf
本申请公开了一种聚类簇获取方法及装置,所述方法包括:获取目标数据,所述目标数据包括多个第一数据项;对所述目标数据中的第一数据项进行初始聚类分析,得到所述目标数据中的聚类集合,所述聚类集合中包括多个第二数据项;依据所述目标数据中的第一数据项,获取所述聚类集合中的聚类簇,所述聚类族包括多个第三数据项。本申请实施例通过对目标数据进行两次聚类分析,提高最终得到的聚类簇的准确性。
一种基于聚簇的粒子系统优化渲染方法和装置.pdf
本发明公开了一种基于聚簇的粒子系统优化渲染方法和装置,包括:在粒子系统更新后,为每个有效粒子计算其空间位置的编码;依据编码对有效粒子的索引进行GPU排序,在排序结果中,以N个相邻粒子作为单个粒子簇进行粒子簇划分;计算个粒子簇在屏幕空间的包围盒,并为粒子簇生成简易纹理;在任务着色器中,依据包围盒对粒子簇剔除后,为剩余粒子簇依据包围盒尺寸选择多层次细节级别,包括进化层次细节级别、默认层次细节级别、退化层次细节级别;在网格着色器中,依据选择的层次细节级别为粒子簇生成几何信息;在片元着色器中,依据选择的层次细节级