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数据融合中基于聚类的成员系统选择算法

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数据融合是一种利用多种检索系统优势来增强检索结果的技术,当候选成员系统数量过多时,融合结果性能并未随之提升.论文提出了一种基于变色龙层次聚类和序列前向的选择算法(RFS),该方法首先评估所有检索结果列表的相关性进行聚类,之后使用序列向前算法从不同的簇中挑选成员系统组用于数据融合,实验结果表明该算法能有效地筛选出较优的成员系统组,从而显著改善融合性能.
Clusting-based Component System Selecting Algorithm in Data Fusion

张振、张芳

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江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江 212013

数据融合 检索系统 成员系统 变色龙聚类 融合性能

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.01.017

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(1)
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