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在朴素贝叶斯算法的基础上,采用多变量贝努里事件模型对该算法进行改进,并基于改进的算法建立了一个垃圾邮件过滤系统.分别在Spam Assassin、CCERT 2005-Jul语料集上用cost-sensitive评价法对该系统进行评价,考虑到特征数量选取对结果的影响,先实验选取最佳性能时的特征数量.可以看到,该过滤系统可以达到很好的过滤效果. 相似文献
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基于改进特征提取及聚类的网络评论挖掘研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79.07%。在特征聚类阶段,本文提出的改进K-means算法相对传统算法具有更优的挖掘性能。 相似文献
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无损耗系统中垃圾语音影响了正常的通信,提出了一种基于改进谜题破解算法的无损耗系统垃圾语音过滤方法。首先利用资源挑战机制,要求语音垃圾的发送者消耗大量系统资源来破解谜题才可以发送语言会话请求,谜题破解算法要求发送者对处理器与内存进行双重消耗,从而缩小不同配置终端在破解过程中的消耗差距。实验结果表明改进算法能有效的过滤掉无损耗系统垃圾语音,准确率高达92.5%,比传统算法准确率提高了46%,具有极强的实际应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在B2C模式下对客户的忠诚度特征挖掘是对商户交易信任度评价的基础,进而促进用户忠诚度的提升。传统的B2C忠诚度特征挖掘算法采用基于负反馈动态的渐进控制算法,当用户数据呈现稀疏状特征时,挖掘效果不好。提出一种基于多模判决反馈的特征挖掘算法以提升B2C忠诚度。构建B2C模式下的忠诚度特征分析评估机制,根据B2C模式下多模判决反馈忠诚度控制稳定性理论,提出一种电子商务用户忠诚度评价渐进提升控制算法,这里选取Lyapunov函数构建提升目标函数,实现特征挖掘算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行B2C模式下的商户忠诚度特征挖掘和评价,忠诚度评价准确度有所提高,用户的数据信息特征预测性能较好,特征挖掘精度提升,提高了对B2C模式下的商户的定量评价精度。 相似文献
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从信息过滤系统模型功能及其实现出发,探讨了Google中PageRank技术环境下的用户偏好的分析描述与表达.在传统的过滤算法的基础上进行了改进后的过滤算法的模型构建和原形研究,结合实践进行了实验结果分析. 相似文献
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协同过滤技术是个性化推荐系统中最经典的代表,但传统的协同过滤技术也面临着冷启动、数据稀疏性等弊端,加上协同过滤技术很少考虑用户兴趣随时间变化和用户特征等因素,导致推荐质量不尽如人意。在传统协同过滤的基础上,结合用户兴趣变化和用户特征两方面,提出一种改进算法的协同过滤技术,与传统技术相比推荐质量显著提高。 相似文献
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在语音识别系统中,往往需要对输入的语音信息进行数据预处理操作,删除冗余的、不相关的特征值.针对传统应用于语音系统中特征选择算法中出现的效率低、错误率高的缺点,本文提出了基于信息增益的特征选择算法.该算法通过信息增益评价指标对属性进行排名及评价,选择最优的特征属性并删除无用的属性.通过大量的对比实验结果表明,本文提出的算法可以高效地完成特征选择语音数据预处理,并且提出的新算法与传统的特征选择算法选择出的特征属性应用在语音识别算法后能够更准确地识别和判断语音信息. 相似文献
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提出一种改进粒子群的垃圾短信信息过滤算法,将垃圾短信特有特征权值搜索改造为一个非线性权值递减搜索,加快短信中存在的"噪声"权值的递减速度,使得算法排除"噪声"干扰,尽快进入有用信息的过滤。实验证明,该方法提高了垃圾短信过滤的准确度。 相似文献
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语音信号处理过程包括对需处理的音频信息进行过滤、解析和音频特征提取三个步骤,本文主要针对音频特征中的音调提取算法进行改进。 相似文献
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研究协同过滤算法系统的设计与实现方法,完善网络推荐机制。在网络推荐的过程中,提出一种基于非线性邻域的协同过滤算法。在推荐的过程中,根据推荐系统的实际状态,获取推荐过程中的选择对象,计算不同推荐对象之间的相似性。根据推荐模板,选取合理的推荐群,根据非线性邻域度量方法,完成网络推荐,获取理想的推荐结果。实验结果表明,利用本文算法设计协同推荐算法系统,可以提高推荐的合理性,满足推荐系统的实际需求。 相似文献
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一种改进的多级信息安全过滤模型 总被引：2，自引：0，他引：2
本文在分析了网络主动信息服务模式中存在的安全问题以及常用的安全过滤方法的基础上，提出了一种改进的基于统计和知识特征的多级安全过滤模型，该模型可以进一步提高安全过滤的效率。 相似文献
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在电视广告监播系统中,要采用图像模式识别的办法对电视广告进行监播。在进行模式识别之前,有必要选取一种适应性强,并且高度自动化的二值化方法对电视广告图像进行预处理。针对电视广告监播系统的特点,对模糊C均值聚类算法进行了研究并将其应用于图像二值化,实现了系统所需要的自动二值化。在该系统的图像识别模块中,待检测的对象具有确定性,因此可以采用预先存储的样本,用模板匹配法进行识别,针对其数据量极大的特点,因此采用由模板匹配改进的序贯相似性算法,该算法能显著地减少计算量。 相似文献
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推荐系统正逐渐成为电子商务系统重要的竞争手段,而协同过滤技术是个性化推荐系统的研究热点。文章从协同过滤技术的基本原理出发,系统评述了协同过滤算法的分类、相似性计算法则、算法的性能评价等关键议题,最后指出了协同过滤技术存在的问题以及将来的研究方向。 相似文献
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为了提高电子商务推荐系统的精度,提出了基于关联集合的协同过滤推荐算法,该算法通过频繁项集生成算法生成一系列频繁项集,然后通过合并处理过滤掉与用户关联很小的一些噪音项目,从而使协同过滤算法更加有效。该算法在推荐精度上比传统的方法优越。 相似文献
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最近邻协同过滤常用的计算用户访问行为相似程度的距离函数仅是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来,用户评分数据稀疏等问题使其推荐质量下降。针对这些问题,提出一种基于用户模式聚类的协同过滤推荐算法,该算法采用基于用户模式相似的子空间聚类方法产生聚类,并且利用模式相似度改进协同过滤,从而对用户产生个性化推荐。实验结果表明,该方法改善了推荐系统的效率和精度。 相似文献