本文選題：排序?qū)W習(xí) + 有序回歸模型��； 參考：《軟件學(xué)報》2013年07期

【摘要】：研究了多維度等級評分模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù).為了解決不同用戶之間的評分標(biāo)注所存在的不一致性,提出兩種簡單、有效的模型訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù),包括基于容忍度的樣本選擇方法和基于排序損失的樣本選擇方法.另外,為了充分利用不同特征的用戶評分標(biāo)注之間的相關(guān)性,提出了一個面向?qū)傩缘膮f(xié)同過濾技術(shù)以改善多維度等級評分模型.在兩個公開的英語和漢語真實(shí)餐館評論數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的方法有效地改善了等級評分的性能.
[Abstract]:The training learning optimization technology of multi-dimensional rating model is studied. In order to solve the inconsistency between different users, two simple and effective optimization techniques for model training are proposed, including the tolerance based sample selection method and the ranking loss based sample selection method. In addition, in order to make full use of the correlation between user rating tagging with different features, an attribute-oriented collaborative filtering technique is proposed to improve the multi-dimensional rating model. The experimental results show that the proposed method can effectively improve the performance of the rating system on two open data sets of authentic restaurant reviews in English and Chinese.
【作者單位】： 醫(yī)學(xué)影像計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(東北大學(xué));東北大學(xué)自然語言處理實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61073140,61100089) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20100042110031) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(N110404012)
【分類號】：TP393.09

【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1864114