-
题名一种新的基于属性-值对的决策树归纳算法
被引量：6
- 1
-
-
作者
郭茂祖
刘扬
-
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2001年第4期459-461,共3页
-
基金
哈尔滨工业大学校基金
-
文摘
决策树归纳算法 ID3是实例学习中具有代表性的学习方法 .文中针对 ID3易偏向于值数较多属性的缺陷 ,提出一种新的基于属性 -值对的决策树归纳算法 AVPI,它所产生的决策树大小及测试速度均优于 ID3.该算法应用于色彩匹配系统 。
-
关键词
属性-值对
决策树归纳算法
符号学习
实例学习
-
Keywords
Learning from examples
Decision tree
Information entropy
Attribute value pairs
Color matching method
-
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名基于属性-值对的信息增益优化算法
被引量：2
- 2
-
-
作者
孙超利
张继福
-
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
-
出处
《太原科技大学学报》
2005年第3期199-202,共4页
-
文摘
偏向于取值较多的属性是ID3算法的一个缺陷,目前已提出的决策树的优化算法对ID3算法的改进,部分解决了该缺陷,但仅适用于两值属性的样例集,对于多值属性效果并不明显。针对该优化算法的不足,通过将属性和属性值对应成一个属性,提出了属性-值对的信息增益优化算法GBT。通过理论和实验分析,表明该算法不仅克服了ID3算法偏向于取值多属性的缺陷,同时解决了优化算法对多值属性效果不明显的不足。
-
关键词
数据挖掘
决策树
信息增益
信息熵
属性-值对
-
Keywords
data Mining, decision tree, information gain, information entropy, attribute-value pairs
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名触发词与属性值对联合抽取方法研究
被引量：2
- 3
-
-
作者
汪瀛寰
薛婵
包先雨
吴共庆
-
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
深圳市检验检疫科学研究院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第9期168-174,共7页
-
基金
国家重点研发计划课题(No.2018YFC1603601)
教育部创新团队(No.IRT17R32)
+1 种基金
国家自然科学基金(No.91746209)
国家级大学生创新训练计划(No.201710359018)。
-
文摘
传统的属性值对抽取方法通常应用于短文本,且仅限于抽取字符串属性。提出一种触发词与属性值对的联合抽取方法,不仅能够通过识别触发词确定长文本中的信息语句,从而确定二元语义属性的取值,而且能够考虑触发词、字符串属性和属性值的相互依赖关系,基于条件随机场构建联合标记模型,提高字符串属性值对的抽取性能。实验结果显示,与传统方法相比,所提出的方法能够抽取二元语义属性值对,并且对字符串属性的抽取准确率、召回率和F值分别提高15.3%、15.5%和15.5%,同时抽取所用平均时间降低76.29%。
-
关键词
条件随机场
序列标注
属性值对抽取
触发词扩展
-
Keywords
conditional random field
sequence labeling
attribute-value pair extraction
trigger extension
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名情境化条件下基于OBN模型的推荐算法研究
- 4
-
-
作者
方晓
董辉
何长龙
-
机构
亳州职业技术学院信息工程系
安徽城市管理职业学院信息工程系
-
出处
《广西科技大学学报》
2016年第2期93-99,共7页
-
基金
安徽省振兴计划高等学校优秀青年人才重点基金项目(2013SQRL129ZD)
安徽省高校自然研究重点项目(KJ2015A445
+1 种基金
KJ2015A417)
亳州市第三批产业创新团队(亳组﹝2015﹞20号)资助
-
文摘
随着互联网的发展,用户获取信息精准度提高,个性化服务越来越重要.针对个性化推荐算法中用户相似性计算精度不高,导致算法的推荐精度低的问题,应用面向对象思想和贝叶斯理论、融合推荐对象的情境化因素,提出OBN模型,实现用户之间的相似度计算方法 ,该方法具有时间复杂度低、聚类稳定性强的特点.在此基础上设计个性化推荐算法.通过实验分析,提高个性化推荐的精度.
-
关键词
OBN
情境化
对象属性值对
时间复杂度
聚类
-
Keywords
OBN
contextualization
object property value pairs
time complexity
cluster
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
