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详细讨论了一个基于朴素贝叶斯方法的个性化E-mail分类器的设计,给出了系统体系结构和特征提取算法,试验了一种对新邮件计算所属类别后验概率的方法. 试验结果表明,结合Odds Ratio特征子集提取算法和朴素贝叶斯方法对邮件进行分类具有较好的分类精度. 应用朴素贝叶斯方法在新邮件到达的同时对其进行分类,具有较好的分类速度. 相似文献
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用户-物品交互模式建模是个性化推荐的一项重要任务,许多推荐系统都基于用户与商品之间存在线性关系的假设,忽略了现实物品与历史物品之间交互的复杂性和非线性,导致这些系统不足以捕捉到用户的复杂决策过程。为此,将一个更有表现力的Top-N推荐系统的物品相似性因子模型解决方法与多层感知机方法相结合,以有效地建模物品之间的高阶关系,捕获更复杂的用户决策。分别在三个数据集MovieLens、Foursquare和ratings_Digital_Music上验证了结合后的效果,并与基准方法MLP、分解物品相似度模型(FISM)、DeepICF和ItemKNN进行对比,结果表明,所提出的方法在推荐性能上有明显的提高。 相似文献
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为了利用信任增强服务网络中的个体合作,量化分析信任对网络性能和网络结构演化的影响,在现有服务网络模型基础上,为网络agent设计了2种伙伴选择策略——基于信任的策略和随机策略,进而比较不同策略引起的不同网络性能和网络结构.仿真实验结果表明,信任能有效地提高交互成功概率,从而提高网络服务完成概率.同时,信任关系能加速网络结构的演化,使其达到稳定. 相似文献
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通过分析病毒在邮件网络中的传播,可以为复杂网络病毒传播研究提供依据.作者以交互式邮件网络为基础,对比分析了现有免疫策略以及基于介数信息的免疫策略对病毒扩散的抑制能力.实验结果表明,在已知全局信息的情况下,基于节点介数的免疫策略能更有效地抑制病毒传播. 相似文献
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针对现有停驻点的问题,将手机用户轨迹与背景地理信息相结合,并引入功能区概念,通过考虑用户在某一功能区域内的整体活动来判断用户是否在此停驻。通过对带有标签的模拟的手机轨迹数据进行实验,证明了新的停驻点识别方法有效地避免了由于正常切换、错误切换带来的误判。停驻点的判断更为宽泛,不仅限于一个小的范围(单个基站的覆盖范围),而是由多个相邻且功能相似小区组成的功能区中的小区集合。 相似文献
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线性市场值函数模型是用来解决目标销售中识别潜在顾客的一种方法。该文将三个经典的机器学习算法(WH算法、EG算法和EG±算法)应用到该模型上,从而求得市场值函数,并实现了一个实验系统。实验结果表明这些学习算法在线性市场值函数模型的应用是有效可行的。 相似文献
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首先简述了一个线性市场值函数模型,然后对其中的关键技术进行了讨论,设计并实现了一个挖掘市场值函数的原型系统,最后给出了该系统在具体数据集上的试验结果。试验结果表明,在该系统上使用Lift评价方法计算出来的Lift值在66%左右,具有一定的实用性;与其他使用分类方法的系统相比,该系统不仅能够根据市场值函数的值来排列对象,而且还能向使用者提供属性的重要性等信息,从而有利于更好地对顾客群体进行识别,对目标市场进行分析。 相似文献
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推荐系统是解决互联网信息过载问题的有效途径之一,其中具有代表性的是协同过滤推荐。传统的协同过滤推荐方法只考虑评分信息,而评论信息则包含了用户和物品更具体的特征信息。使用主题模型LDA并结合评分信息和评论信息,提出了一种基于用户改进的LDA算法。假设每个用户下隐含着主题分布,主题下隐含着物品分布,同时 词语的分布由主题和物品共同决定,该算法根据潜在主题分布挖掘用户兴趣进而完成推荐。实验结果表明,改进的算法有效提升了推荐质量。 相似文献