中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP11130)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
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- 基于资源分配网络和语义特征选取的文本分类被引量：4
- 2014年
- 针对资源分配网络(RAN)算法存在隐含层节点受初始学习数据影响大、收敛速度低等问题,提出一种新的RAN学习算法。通过均值算法确定初始隐含层节点,在原有的"新颖性准则"基础上增加RMS窗口,更好地判定隐含层节点是否增加。同时,采用最小均方(LMS)算法与扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法相结合调整网络参数,提高算法学习速度。由于基于词向量空间文本模型很难处理文本的高维特性和语义复杂性,为此通过语义特征选取方法对文本输入空间进行语义特征的抽取和降维。实验结果表明,新的RAN学习算法具有学习速度快、网络结构紧凑、分类效果好的优点,而且,在语义特征选取的同时实现了降维,大幅度减少文本分类时间,有效提高了系统分类准确性。
- 何晓亮宋威梁久祯
- 关键词：最小均方算法文本分类
- 基于TF-IQF模型和图聚类的个性化搜索研究
- 2011年
- 针对信息检索领域存在的用词歧义和检索词简短的问题,本文提出了一种基于TF-IQF模型和图聚类的个性化查询建议方法。对于用户的查询请求,提供查询建议,帮助用户进行查询修正,进而检索到其所需的信息;同时通过获取不同用户的查询偏好,以达到个性化查询推荐的目的。实验结果表明,该方法能够给出个性化的查询建议,为用户提供潜在感兴趣的资源,具有较高的准确率。
- 曹晓龙宋威梁久祯
- 关键词：个性化搜索
