给出了一个词共现改进的向量空间模型(Word Co-Occurrence Mode Based On VSM,WCBVSM)与模拟退火交叉覆盖算法(Cross Cover Algorithm Based On Simulated Annealing Algorithm,SACA)相结合的文本分类新模型。传统的向量空间模型(VSM)...
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给出了一个词共现改进的向量空间模型(Word Co-Occurrence Mode Based On VSM,WCBVSM)与模拟退火交叉覆盖算法(Cross Cover Algorithm Based On Simulated Annealing Algorithm,SACA)相结合的文本分类新模型。传统的向量空间模型(VSM)采用词条作为文档的语义载体,没有考虑文本上下文词语之间的语义隐含信息,在词共现模型的启发下,提出WCBVSM,它通过统计文本中的词共现信息,加入VSM,以获得文档隐含的语义信息。针对交叉覆盖算法中识别精度与泛化能力之间的一对矛盾,结合模拟退火算法的思想,提出了SACA,改进了传统交叉覆盖在覆盖初始点选取时的随机性,并通过增加每个覆盖所包含的样本点来减少覆盖数,从而增强了覆盖的泛化能力。实验结果表明提出的文本分类新模型在加快识别速度的基础上,提高了分类的精度。
针对分布式网络中节点请求推荐信任时需要选取推荐节点的问题,提出一种能够准确评估推荐节点推荐能力信任度的信任模型DSRT(Distributed System Recommendation Trust)。该模型在区分服务质量信任度和推荐能力信任度的基础上,研究了影...
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针对分布式网络中节点请求推荐信任时需要选取推荐节点的问题,提出一种能够准确评估推荐节点推荐能力信任度的信任模型DSRT(Distributed System Recommendation Trust)。该模型在区分服务质量信任度和推荐能力信任度的基础上,研究了影响推荐能力信任度的节点相关性、频繁度和风险等因素,其中,相关性不仅考虑了节点的服务关心相似度,还考虑了节点的评价能力相似度,频繁度和风险的计算均考虑了请求节点和其他交互节点的不同。模拟实验表明,该模型能够准确选取推荐节点,提高节点交互的满意率。
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