结合拓扑势用户聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法中数据稀疏造成推荐准确度低以及K-means聚类算法需要预先确定聚类个数的问题,提出自适应K-means聚类算法(SKCA)。引入物理学中的拓扑势场理论,利用拓扑势值进行用户重要性表示并获得用户影响范围,结合改进K-means算法完成用户聚类并得到各类代表用户,目标用户通过与各代表用户进行用户相似度计算确定最优代表用户,在最优代表用户场域内使用协同过滤算法进行推荐。与其它算法对比的实验结果表明,SKCA在准确率、F值及运行效率上都有提升,有效缓解了数据稀疏的影响。     

结合词性的短文本相似度算法及其在文本分类中的应用

针对基于语义的短文本相似度计算方法在短文本分类中准确率较低这一问题,提出了结合词性的短文本相似度算法( GCSSA)。该方法在基于hownet(“知网”)语义的短文本相似度计算方法的基础上,结合类别特征词并添加关键词词性分析,对类别特征词和其他关键词的词性信息给定不同关键词以不同的权值系数,以此区别各种贡献度词项在短文本相似度计算中的重要程度。实验表明,该算法进行文本相似度计算后应用于短文本分类中较基于hownet的短文本分类算法在准确率宏平均和微平均上提升4%左右,有效提高了短文本分类的准确性。     

基于类别特征改进的KNN短文本分类算法

KNN短文本分类算法通过扩充短文本内容提高短文本分类准确率,却导致短文本分类效率降低。鉴于此,通过卡方统计方法提取训练空间中各类别的类别特征,根据训练空间中各类别样本与该类别特征的相似情况,对已有的训练空间进行拆分细化,将训练空间中的每个类别细化为多个包含部分样本的训练子集;然后针对测试文本,从细化后的训练空间中提取与测试文本相似度较高的类别特征所对应的训练子集的样本来重构该测试文本的训练集合,减少KNN短文本分类算法比较文本对数,从而提高KNN短文本分类算法的效率。实验表明,与基于知网语义的KNN短文本分类算法相比,本算法提高KNN短文本分类算法效率近50%,分类的准确性也有一定的提升。