【摘 要】
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为了提高社交网络用户浏览行为数据去冗检测能力,提出基于随机森林的社交网络用户浏览行为数据去冗方法.采用模糊度参数辨识的方法实现对社交网络用户浏览行为数据的特征提取
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为了提高社交网络用户浏览行为数据去冗检测能力,提出基于随机森林的社交网络用户浏览行为数据去冗方法.采用模糊度参数辨识的方法实现对社交网络用户浏览行为数据的特征提取,构建社交网络用户浏览行为数据统计模型,依据社交网络用户浏览行为推荐的约束参数,提高社交网络用户浏览行为数据的挖掘和检测能力,进行社交网络用户浏览行为数据的语义特征分解,采用随机森林学习算法实现对社交网络用户浏览行为数据的冗余信息滤波,结合形状相似性特征分析方法实现社交网络用户浏览行为数据的模糊信息融合,进行社交网络用户浏览行为数据去冗优化.仿真
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