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可变精度粗糙集β值的增量计算 总被引:1,自引:0,他引:1
目前对于可变精度粗糙集中变精度参数β计算的研究,主要集中在非增量方面.当处理大量数据时,需要能够动态计算的方法,本文提出了一种增量计算β值的方法ICObeta.该方法以分类质量作为确定性度量的标准,以最大确定性度量为目标,来选取合适的β值.ICObeta相比于非增量的方法,具有动态增量和计算开销显著降低的优点,并通过实验证实了增量计算的优点. 相似文献
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本文对目前比较优秀的各种分类方法进行了介绍、分析和比较.在此基础上,借鉴决策树方法的快速分类特性,提出了一种基于数据库抽样的海量数据分类算法,给出了算法的设计思想和实现原理,并对多处理环境下的优化进行了探讨.实验研究表明,该算法可以明显提高海量数据库的分类效率. 相似文献
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在计算机网络中,如何有效地管理和控制不同网络应用产生的网络流量,并保障这些应用分配到合理的带宽是网络管理研究的热点之一。由于当前网络流量的分类模型和控制模型之间的高耦合性,导致在应用模块的可扩展性方面存在不足。该文结合中间件思想,提出了一种统一的可扩展网络流量分类与控制模型,并在Linux平台上编程实现,验证了其正确性。 相似文献
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基于层叠CRFs模型的句子褒贬度分析研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文研究句子的褒贬度分析问题。针对传统的基于分类的句子褒贬度分析方法不能考虑上下文信息的问题,以及基于单层模型的句子褒贬度分类方法中的由于标记冗余引起的分类精度不高问题,本文提出了基于层叠式CRFs模型的句子褒贬度分析方法。该方法利用多个CRFs模型从粗到细分步地判断句子的褒贬类别及其褒贬强度,其中层叠式框架可以考虑句子褒贬类别与褒贬强度类别之间的层级冗余关系,而CRFs模型可以利用上下文信息对于句子褒贬类别和强度的影响。该方法在有效识别句子褒贬度的同时,提高了句子褒贬强度判别的准确度。实验证明相对于传统分类方法和单层CRFs模型,本文的方法取得了良好的效果。 相似文献
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Web检索查询意图分类技术综述 总被引:8,自引:1,他引:7
查询分类是近年来信息检索领域的研究热点,并且在很多领域得到了广泛地关注。主要讨论根据查询的意图进行分类的研究工作,从查询分类的诞生背景、关键技术、所使用的分类方法和评价方法方面进行综述评论,提出了查询意图分类面临的问题和挑战。认为缺乏权威的评测标准、在大规模数据集上的未经全面测试的性能、如何准确地获取查询的特征以及如何证明分类体系的完备性和独立性是目前查询意图分类研究的关键问题。 相似文献
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一种朴素贝叶斯分类增量学习算法 总被引:1,自引:0,他引:1
朴素贝叶斯(Nave Bayes,NB)分类方法是一种简单而有效的概率分类方法,但是贝叶斯算法存在训练集数据不完备这个缺陷。传统的贝叶斯分类方法在有新的训练样本加入时,需要重新学习已经学习过的样本,耗费大量时间。为此引入增量学习算法,算法在已有的分类器的基础上,自主选择学习新的文本来修正分类器。本文给出词频加权朴素贝叶斯分类增量学习算法思想及其具体算法,并对算法给予证明。通过算法分析可知,相比无增量学习的贝叶斯分类,本算法额外的空间复杂度与时间复杂度都在可接受范围。 相似文献
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