冯月进
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 最大相关最小冗余限定性贝叶斯网络分类器学习算法被引量：4
- 2014年
- 朴素贝叶斯分类器(nave bayes)是一种简单而有效的基于贝叶斯思想的分类方法,但它的属性条件独立性假设并不符合实际,影响了它的分类性能。BAN(bayesian network augmented nave bayes)分类器扩展了朴素贝叶斯分类器,使其表示属性之间依赖关系的能力增强,但是其学习算法需要大量的高维计算,在小采样数据集上,影响BAN分类器的分类性能。基于改进的最大相关最小冗余特征选择技术,提出限定性贝叶斯网络分类器学习算法(k-BAN)。本算法使用改进的最大相关最小冗余特征选择技术,通过选择属性结点的连接关系集合建立属性之间的依赖性关系。将该分类方法与NB,TAN和BAN分类器进行实验比较。实验结果表明,在小采样数据集上,本算法获得的限定性贝叶斯网络分类器具有更高的分类准确性。
- 冯月进张凤斌
- 关键词：朴素贝叶斯贝叶斯网络分类器
- 潜在语义分析的供求信息自动匹配算法被引量：2
- 2012年
- 将潜在语义分析应用于电子商务系统的供求信息匹配中,解决了传统模型中同义和多义现象对匹配精度有很大负面影响的问题;同时通过引入信息熵,改进了潜在语义分析的权重计算,提出了基于潜在语义分析的、结合了规则提取和相关反馈的供求信息自动匹配算法,并给出了配套的供求信息规则库的设计方法.实验结果显示,该算法具有很好的匹配精度,性能明显优于基于空间向量模型的供求信息匹配方法.
- 冯月进张凤斌
- 关键词：潜在语义分析信息熵语义向量空间模型
