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为进一步解决基于用户的协作过滤技术的扩展性问题,利用基因表达式编程（GEP）的并行性优势,与已有的串行聚类DBSCAN算法进行融合,使得串行程序并行化,提出了一种GEP-DBSCAN协作过滤聚类算法来寻找最近邻居,改进基于密度的协作过滤方法,实验证明了算法的有效性以及提高了时间效率.
一种基于基因表达式编程的串行聚类算法并行化研究
【摘 要】
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为进一步解决基于用户的协作过滤技术的扩展性问题,利用基因表达式编程（GEP）的并行性优势,与已有的串行聚类DBSCAN算法进行融合,使得串行程序并行化,提出了一种GEP-DBSCAN协作
【机 构】
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广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室,广西教育学院培训学院
【出 处】
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中南民族大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2017年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61262028）
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