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91.
提升标签聚类的质量是识别标签语义的一个关键问题.文中提出基于资源的联合主题模型标签聚类方法.利用资源的引用关系,采用随机游走的方法获取资源的权威度分数,以此设置“资源-标签”和“资源-词”这2个二元关系的权重.在此基础上,构建基于资源加权的词与标签的联合潜在狄利克雷分布(LDA)模型,通过迭代学习,获取标签的潜在主题,并根据主题最大隶属度聚类标签.实验表明,相比其它基于资源的标签聚类方法,文中方法能获取更好的聚类效果. 相似文献
92.
讨论带有限长空位和one-off约束条件的模式匹配问题,其中限长空位改变单个匹配解结构,one-off条件约束匹配解之间的关系,从而形成规模较大且稀疏的解空间。借鉴约束可满足性问题框架,将PMGO问题转化为图结构下的路径搜索问题,并证明转化的等价性。然后提出图结构下的剪枝和匹配算法(GPM),根据one-off约束得到节点之间的约束关系,再迭代交互地进行剪枝与搜索。实验中使用匹配解丢失率度量已有启发式算法和GPM的完备性,证明GPM可与已有启发式算法形成互补,有效降低匹配解丢失率。 相似文献
93.
94.
基于频繁概念格的序列模式发现研究 总被引:3,自引:0,他引:3
1引言
Rakesh Agrawal[1~3]等对超市数据进行分析时首先提出了序列模式(sequential patterns)发现这一KDD分支.经典的序列模式发现算法包括:R.Agrawal等人提出Aprioriall算法[1]和GSP算法[2,3];PSP[4]算法是GSP算法的改进;Han等人提出,称为基于序列模式增长(sequential patternsgrowth)方法,包括FreeSpan[12],PrefixSpan[13]算法,但都需要多次扫描数据库. 相似文献
95.
96.
在增量式关联规则更新算法的研究中,关于负增量式更新算法的研究比较少。提出了一种实用的在支持度和置信度不变的情况下数据集规模减小的负增量关联规则更新算法。算法在如何减少数据集的扫描次数,如何充分利用现有的信息减少候选集的规模等方面进行了研究,给出了算法的具体实现。通过分析,算法是可行的。 相似文献
97.
基于多特征选择的中文文本分类 总被引:1,自引:0,他引:1
自动文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。特征选择作为文本分类中的关键,困难之一是特征空间的高维性,因此寻求一种有效的特征选择方法,降低特征空间的维数,成为文本分类中的重要问题。在分析已有的文本分类特征选择方法的基础上,实现了一种组合不同特征选择方法的多特征选择方法,应用于KNN文本分类算法,实验表明,多特征选择方法分类效果比单一的特征选择方法分类效果有明显的提高。 相似文献
98.
基于遗传算法的朴素贝叶斯分类 总被引:1,自引:0,他引:1
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用。提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时,训练集的噪声及数据规模使属性约简的效果不太理想,并进而影响分类效果,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集构建相应的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法进行优选。实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的分类精度。 相似文献
99.
针对带时间约束的序列模式,提出了一种改进的挖掘算法TSPM,克服了传统的序列模式挖掘方法时空开销大,结果数量巨大且缺少针对性的缺陷.算法引入图结构表示频繁2序列,仅需扫描一次数据库,即可将与挖掘任务相关的信息映射到图中,图结构的表示使得挖掘过程可以充分利用项目之间的次序关系,提高了频繁序列的生成效率.另外算法利用序列的位置信息计算支持度,降低了处理时间约束的复杂性,避免了反复测试序列包含的过程.实验证明,该算法较传统的序列模式发现算法在时间和空间性能上具有优越性。 相似文献
100.