In this paper, an improved automated spectral clustering (IASC) algorithm is proposed to address the limitations of the traditional spectral clustering (TSC) algorithm, particularly its inability to automatically determine the number of clusters. Firstly, a cluster number evaluation factor based on the optimal clustering principle is proposed. By iterating through different k values, the value corresponding to the largest evaluation factor was selected as the first-rank number of clusters. Secondly, the IASC algorithm adopts a density-sensitive distance to measure the similarity between the sample points. This rendered a high similarity to the data distributed in the same high-density area. Thirdly, to improve clustering accuracy, the IASC algorithm uses the cosine angle classification method instead of K-means to classify the eigenvectors. Six algorithms-K-means, fuzzy C-means, TSC, EIGENGAP, DBSCAN, and density peak-were compared with the proposed algorithm on six datasets. The results show that the IASC algorithm not only automatically determines the number of clusters but also obtains better clustering accuracy on both synthetic and UCI datasets.
Evaluation of shape similarity for 3D models is essential in many areas - medicine, mechanical engineering, molecular biology, etc. Moreover, as 3D models are commonly used on the Web, many researches have been made on the classification and retrieval of 3D models. In this paper, we describe methods for 3D shape representation and major concepts of similarity evaluation, and analyze the key features of recent researches for shape comparison after classifying them into four categories including multi-resolution, topology, 2D image, and statistics based methods. In addition, we evaluated the performance of the reviewed methods by the selected criteria such as uniqueness, robustness, invariance, multi-resolution, efficiency, and comparison scope. Multi-resolution based methods have resulted in decreased computation time for comparison and increased preprocessing time. The methods using geometric and topological information were able to compare more various types of models and were robust to partial shape comparison. 2D image based methods incurred overheads in time and space complexity. Statistics based methods allowed for shape comparison without pose-normalization and showed robustness against affine transformations and noise.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.2
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pp.1054-1063
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2015
This study is to verify the effect of similarity of expanded-product, brand concepts of parent-brands and implicit theory of customers on the brand-extension evaluation, in order to reduce the risk of brand extension. First, this research documents how the similarity between the parent-brands and expanded-products affect brand-extension evaluations as a main effect variable. Second, this study examines the moderating effect of the brand concepts of parent-brands on the brand-extension evaluation. Third, this research documents how implicit theories regarding personality affect consumer evaluations about the brand-extension. The study assumes and tests that consumers in the group of incremental theorists are more accepting of brand-extensions than consumers in the group of entity theorists. The result figures out the implicit theory customers has some moderating effect on the evaluations, yet the direction of the effects is contrary to expectations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.538-561
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2020
Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.1149-1149
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2006
The leakage characteristic is an important factor in power plant. However, most of power plant have efficiency problem which is occurred leaking between high pressure steam turbine axle and stator. The labyrinth seal which is used between the main turbine axle and stator in the power plant. Because it is able to be non-contact seal and it is minimize clearance to decrease the leakage. But its actual system is too huge to experiment. Therefore, most steam turbine seal performance tests were conducted by air similarity test. This paper described a test facility and program for air similarity test of high pressure steam turbine seal. A test facility has been designed and built to evaluate leakage verification of labyrinth seal. The test facility consist of air compressor, anti-swirl labyrinth seal for 1/3 air similarity model, pressure transducer, air flow measure system, instrumentation and auxiliary system. For evaluation of steam turbine seal performance, the air similarity test of labyrinth seal leakage verification was conducted and we compared experiment data and analysis result.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.12
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pp.29-38
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2019
A path prediction method using lifelog requires a large amount of training data for accurate path prediction, and the path prediction performance is degraded when the training data is insufficient. The lack of training data can be solved using data of other users having similar user movement patterns. Therefore, this paper proposes a path prediction algorithm based on user similarity. The proposed algorithm learns the path in a triple grid pattern and measures the similarity between users using the cosine similarity technique. Then, it predicts the path with applying measured similarity to the learned model. For the evaluation, we measure and compare the path prediction accuracy of proposed method with the existing algorithms. As a result, the proposed method has 66.6% accuracy, and it is evaluated that its accuracy is 1.8% higher than other methods.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.25
no.5
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pp.462-475
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2022
Different from the field of electro-optical(EO) image analysis, there has been less interest in similarity metrics between synthetic aperture radar(SAR) target images. A reliable and objective similarity analysis for SAR target images is expected to enable the verification of the SAR measurement process or provide the guidelines of target CAD modeling that can be used for simulating realistic SAR target images. For this purpose, this paper presents a similarity analysis method based on the siamese network that quantifies the subjective assessment through the distance learning of similar and dissimilar SAR target image pairs. The proposed method is applied to MSTAR SAR target images of slightly different depression angles and the resultant metrics are compared and analyzed with qualitative evaluation. Since the image similarity is somewhat related to recognition performance, the capacity of the proposed method for target recognition is further checked experimentally with the confusion matrix.
Architectural theories in western architecture have been considered as a basis for answering the fundamental questions of architectonics: proportion, symmetry, color, harmony and so on. Among those the architectural design theory is significant, since it affects the aesthetic evaluation of human perception. This paper gives an outline in applying the traditional design principles of architecture to contemporary architecture by 'unification through similarity' of architectural components such as form, scale, texture and color. As we see from this research, unification can be achieved in a design by the combination of the four components; that is, to balance between the four above-mentioned components in buildings, through the similarity of one or more of these components.
We have studied the dissolution kinetics of two fast releasing tablets in four media, and the similarity of dissolution profiles was compared using 3 methods. Two of the methods were introduced from statistical algorithm of distance methods, which are maximum distance and Mahalanobis distance. The dissolution kinetics were also analysed using FDA method for similarity evaluation, and the results were compared with those obtained using the distance methods.
It is becoming hard to maintain web applications because of high complexity and duplication of web pages. However, most of research about code clone is focusing on code hunks, and their target is limited to a specific language. Thus, we propose GSIM, a language-independent statistical approach to detect similar pages based on scarcity and frequency of customized tokens. The tokens, which can be obtained from pages splitted by a set of given separators, are defined as atomic elements for calculating similarity between two pages. In this paper, the domain definition for web applications and algorithms for collecting tokens, making matrics, calculating similarity are given. We also conducted experiments on open source codes for evaluation, with our GSIM tool. The results show the applicability of the proposed method and the effects of parameters such as threshold, toughness, length of tokens, on their quality and performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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