基于PSO-ICA的文本分类研究

文本分类在采用向量空间模型（VSM）表达文本特征时,容易出现特征向量高维且稀疏的现象,为了对原始的文本特征向量进行有效简化,提出了一种基于粒子群（PSO）优化独立分量分析（ICA）进行降维的方法,并将其运用到文本分类中。在该算法中,以负熵作为粒子群算法的适应度函数,依据其高斯性原理作为独立性判别标准对分离矩阵进行自适应更新。实验结果表明,相比于传统的特征降维方法,该方法可以解决高维度文本特征向量降维困难的问题,使得文本分类的效率、准确率显著提升。     

融合正态分布函数相似度的协同过滤算法

传统协同过滤推荐算法的相似度量方法仅考虑用户间共同评分,忽略了用户间潜在共同评分项等信息量对推荐结果的影响。针对上述问题,设计了一种正态分布函数相似度量模型,此模型考虑了用户间的共同评分、共同评分项目数、以及用户的评分值,据此提出了融合正态分布函数相似度的协同过滤算法,该算法通过综合多种评分因素利用正态分布函数和修正的余弦相似度共同度量用户间的相似关系。实验结果表明,在两种数据集上与几种不同的推荐算法相比,该算法的相似度量方法提高了目标用户查找邻近用户集合的准确率,提高了系统的推荐质量。