本文關(guān)鍵詞： 多標(biāo)簽 粗糙集 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 高斯理論　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決傳統(tǒng)算法在網(wǎng)頁多標(biāo)簽推薦過程中存在的信息不確定和較多結(jié)構(gòu)冗余問題,提出基于高斯PNN粗糙集期望的多標(biāo)簽網(wǎng)頁推薦算法。首先,基于粗糙集方法對標(biāo)準(zhǔn)概率數(shù)據(jù)流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),提高其數(shù)據(jù)不確定處理能力;其次,為解決標(biāo)準(zhǔn)概率數(shù)據(jù)流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)覆蓋性較差,且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有較大冗余,導(dǎo)致其無法快速識別新增標(biāo)簽的問題,基于附加的高斯塊及其新增、組合及移除功能,對概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),解決標(biāo)準(zhǔn)PNN模型無法準(zhǔn)確表達(dá)新增類別數(shù)據(jù)的問題,并對標(biāo)簽進(jìn)行排序,實(shí)現(xiàn)新增數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性預(yù)測;最后,利用所提算法對Yahoo多標(biāo)簽推薦實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果顯示所提方法的推薦精度及效率更高。
[Abstract]:In order to solve the problems of information uncertainty and redundant structure in the process of web page multi-label recommendation based on Gao Si PNN rough set expectation, a multi-label recommendation algorithm is proposed. Based on rough set method, the standard probabilistic data stream neural network is improved to improve its data uncertainty processing ability. Secondly, in order to solve the problem that standard probabilistic data stream neural network has poor coverage, and the network structure is redundant, As a result, it can not identify the new label quickly. Based on the additional Gao Si block and its function of adding, combining and removing, the probabilistic neural network is improved to solve the problem that the standard PNN model can not accurately express the new category data. Finally, the proposed algorithm is used to verify the Yahoo multi-label recommendation examples, the results show that the proposed method is more accurate and efficient.
【作者單位】： 成都師范學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61103042)
【分類號】：TP18;TP393.092

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本文編號：1529539