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基于社区发现算法的推荐系统研究

□董淳山西财经大学

【摘要】作为分析和探索图形数据信息的关键方法之一，社区在过去十年中引起了学术界和工业界的极大兴趣。有多种用于小区

发现的优化算法，但是仍然缺少合理的系统软件，可以建议使用适度的优化算法，根据给定地图的特征在地图上实现小区发现。此外，

系统软件应允许科研人员为单个实验选择不同的单元，以发现优化算法。为了更好地解决上述问题，本文基于小区发现优化算法的

总体架构，创造性地设计了方案，并完善了小区发现优化算法推荐算法。该系统软件结合了小区发现优化算法的图svm算法。相似

度测量和准确性测量。该市场研究报告的重点工作包括社区有哪些信誉好的足球投注网站优化算法推荐算法CDREC的设计计划。CDREC键包含许多程序模块，

例如优化算法实现控制模块。优化算法建议使用控制模块和数据可视化控制模块。为了更好地提高优化算法的实用性，它展示了构

成CDREC的优化算法实现控制模块的各种计算机语言激活套接字，例如C，Python和WebSERVICE。为了更好地处理在给出操作

之前澄清最佳细胞检测优化算法的问题，我们明确提出了一种自主创新优化算法。建议使用实体模型和相对细胞检测优化算法。关

于图形数据信息，我们明确提出了三种基于马尔可夫链，两跳邻域构造和归一化邻域构造的svm算法。基于每个单元中找到的优化

算法的结果的标准化互信息（NMI）指数以及根据各种采集方法获得的特性，他们清楚地提出了一种基于深度卷积和神经网络的方法。

优化算法强烈推荐实体模型。在LFR综合数据上的实验结果表明，本文明确提出的优化算法建议该物理模型具有出色的可行性分析。

最后，将实体模型和优化算法合并以产生CDREC的优化算法。建议使用控制模块。为了更好地可视化结果并提高此日常任务的适用

性，我们完成了CDREC的操作界面。该系统软件可以向客户指示图形算法设计，社区发现结果，社区评估结果和社区优化算法的强

烈推荐结果，并为科研人员和一般客户展示出色的实践经验。

【关键词】社区发现算法推荐特征提取可视化

一、研究背景与意义范的互信息评估方法与深度卷积和神经元网络相结合，并明

社区有哪些信誉好的足球投注网站是图构造大数据挖掘的关键方法之一，它被定确提出了一种用于细胞发现的优化算法。建议对CoDRM进

义为仅使用图拓扑信息内容来有哪些信誉好的足球投注网站图构造数据信息中的潜在行建模，并基于多个实验进行svm算法。一探究竟。优化算

单元结构。从理论上讲，社区发现优化算法也是一种聚类算法建议物理模型的有效性和准确性。最后，对于数据可视化

法，可让您从图中的非结构化数据中探索信息内容的深层结控制模块，您可以完成一个用户界面，该界面可以向客户显

构。没有统一的，定量的分析和明确的定义来建立学术界的示便捷高效的优化算法实现和优化算法建议，并在数据图中

“社区”定义。当稍后应用小区检测优化算法时，小区发现显示结果。

优化算法将从不同的角度遇到问题。这是因为当多个长宽比二、面向社区发现的算法推荐系统概览

的优化算法不一致时，设计解决方案就会出现不一致的问题。社区有哪些信誉好的足球投注网站是图构造大数据挖掘的关键方法之一，它被定

在优化算法的应用级别上，一些科研人员必须应用各种义为仅使用图拓扑信息内容来有哪些信誉好的足球投注网站图构造数据信息中的潜在

社区发现优化算法来比较实验在研究过程中的实际效果。科单元结构。从理论上讲，社区发现优化算法也是一种聚类算

研人员必须拥有包含各种细胞发现优化算法的专用工具，该法，可让您从图中的非结构化数据中探索信息内容的深层结

工具可以自由