共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
针对垃圾邮件过滤过程中分类模型难以个性化、难以适应用户兴趣动态变化的问题,提出了一种基于用户行为的邮件分类算法。通过分析朴素贝叶(NB)斯分类算法的原理,改造朴素贝叶斯算法,使其具有动态调整能力。邮件服务器接收到新邮件后自动进行分类判别,用户浏览邮件的过程中对邮件进行操作,根据用户对错分邮件的处理自动将该邮件加入训练数据集,并动态更新相应特征的统计概率,使邮件分类算法能够依据用户对不同邮件的操作行为动态调整分类模型,以达到有效过滤垃圾邮件的目的。与常用的贝叶斯分类算法的实验比较表明在给定小样本集合进行训练的情况下,新算法对于垃圾邮件的识别率比传统的朴素贝叶斯方法、基于风险敏感的朴素贝叶斯方法等提高了10%,获得了较好的分类性能。 相似文献
2.
针对网页自动分类中存在的类边界模糊、语料不均匀等引起的分类不确定性问题,提出了贝叶斯网络自动分类融合模型和融合算法,该模型和算法基于网页上多种信息进行融合,并采用不同的与处理方法分别对多种信息进行处理,将处理后的信息输入到贝叶斯网络融合中心进行融合推理,得到最终的分类结果。同时,为了降低贝叶斯网络推理时间复杂度,提出了改进的贝叶斯网络图推理算法。实验结果表明,改进后的融合模型和融合算法能有效解决网页自动分类中的不确定性问题,并能提高网页自动分类的准确率和查全率。 相似文献
3.
基于改进贝叶斯的书目自动分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
贝叶斯算法被广泛应用于书目自动分类领域。该算法常使用差分进化算法来评估概率项,但是传统的差分进化算法容易陷入局部最优解,使得贝叶斯分类精度较低。针对该问题,提出了基于改进贝叶斯的书目自动分类方法。该方法通过多父突变和交叉操作估计概率项的最优解,提高贝叶斯分类精度;在进行书目自动分类时,先采用ICTCLAS系统进行文本预处理,再提取文本的词频-逆向文件频率特征,接着采用改进的贝叶斯估计方法对特征进行训练与分类,最终实现书目的自动分类。仿真结果表明,该方法具有较高的分类准确率。 相似文献
4.
贝叶斯算法因其简单、快速、分类精确度高等优点被广泛应用于垃圾邮件过滤中,然而随着时间的推移,概念漂移现象导致贝叶斯分类器准确率下降。针对此问题,提出了基于用户反馈的客户端贝叶斯动态学习算法,可自动学习新的邮件样本,计算复杂度较低。实验表明该方法能较好地适应概念漂移,满足邮件分类的个性化需求,有很好的实用性。 相似文献
5.
6.
针对先验信息不确定条件下的贝叶斯网络学习问题,提出了一种非确定先验结构信息贝叶斯网络的结构学习方法。主要在以下几个方面开展了工作:提出了一种贝叶斯网络结构的不确定先验信息表示方法;改进了MDL测度,提出了SMDL测度,使之能在学习过程中考虑先验信息的不确定性;基于模拟退火算法,对问题进行求解。最后通过实验对算法的可行性进行了验证。 相似文献
7.
8.
9.
用户提交的软件错误报告随意性大、主观性强且内容少导致自动分类正确率不高,需要花费大量人工干预时间。随着互联网的快速发展用户提交的错误报告数量也不断增加,如何在海量数据下提高其自动分类的精确度越来越受到关注。通过改进词频-逆文档频率(TF-IDF),考虑到词条在类间和类内出现情况对文本分类的影响,提出一种基于软件错误报告数据集的改进多项式朴素贝叶斯算法,同时在Hadoop平台下使用MapReduce计算模型实现该算法的分布式版本。实验结果表明,改进的多项式朴素贝叶斯算法将F1值提高到71%,比原算法提高了27个百分点,同时在海量数据下可以通过拓展节点的方式缩短运行时间,有较好的执行效率。 相似文献
10.
随着信息共享时代的发展,海量数据的诞生对推荐系统提出了更高的要求.针对微博的海量数据,提出了一种融合朴素贝叶斯分类和基于用户的协同过滤算法的混合推荐算法.该算法将文本关键字作为特征属性,利用贝叶斯分类法筛选出用户可能感兴趣的数据,缩小推荐结果集;然后采用基于用户的协同过滤算法,通过计算用户相似度,根据最近邻居得到推荐结... 相似文献
11.
增量学习利用增量数据中的有用信息通过修正分类参数来更新分类模型,而朴素贝叶斯算法具有利用先验信息以及增量信息的特性,因此朴素贝叶斯算法是增量学习算法设计的最佳选择。三支决策是一种符合人类认知模式的决策理论,具有主观的特性。将三支决策思想融入朴素贝叶斯增量学习中,提出一种基于三支决策的朴素贝叶斯增量学习算法。基于朴素贝叶斯算法构造了一个称为分类确信度的概念,结合代价函数,用以确定三支决策理论中的正域、负域和边界域。利用三个域中的有用信息构造基于三支决策的朴素贝叶斯增量学习算法。实验结果显示,在阈值[α]和[β]选择合适的情况下,基于该方法的分类准确性和召回率均有明显的提高。 相似文献
12.
13.
14.
个性化微博推荐算法 总被引:5,自引:0,他引:5
微博不同于传统的社会网络和电子商务网站,存在用户活跃程度低,微博数据稀疏和用户兴趣动态变化等特点,将传统推荐算法应用于微博推荐时,效果并不理想。提出了一种基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法,对用户进行个性化微博推荐。该基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法,以微博对的形式提取微博系统中的隐式信息,对这些微博对进行学习,从而得到用户对不同微博的兴趣值。根据每条微博发出的时间,估计每条微博对的可信度。发出时间越接近的微博对,它的可信度就越高,并且对用户的兴趣值影响就越大。在新浪微博的真实数据上进行实验和评测,结果表明该基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法相比于对比算法,在进行微博推荐时有更好的效果。 相似文献
15.
16.
多Agent自动协商中机器学习的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
目前将机器学习理论应用到多Agent自动协商系统中已成为电子商务领域的最新研究课题。本文即是利用贝叶斯法则来更新协商中的环境信息(即信念),利用强化学习中的Q学习算法生成协商中的提议,建立了一个具有学习机制的多Agent自动协商模型。并且封传统Q学习算法追行了扩充,设计了基于Agent的当前信念和最近探索盈余的动态Q学习算法。实验验证了算法的收敛性。 相似文献
17.
18.
19.