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文档列表分析

毕业论文库:软工硕士 时间:2019-04-11 20:19 点击:

 
文档对方式主要考虑的是任意两个文档组成的文档对是否满足顺序关系,相比于单文档只关心单个文档的分类来说,文档对主要关注的是文档两两之间的顺序是否合理。RankSVM排序算法由R. Herbrich等人于2000年提出,由于采用了SVM作为解决分类问题的方法,排序结果相比于基于单文档的方式其效果更加理想,同时相对于基于文档列表的方式,其时间和空间复杂度都较合理,因此,在本文中我们采用Ranks V M作为排序学习算法。在2014年,蒋宗礼等人提出过对用户行为分析,提取用户行为特征,再运用排序支撑矢量机将用户特征融入本地搜索算法,以此提高算法性能。
文档列表方式是将查询结果的列表作为模型训练用的实例,其最终目的在于最小化文档列表的损失函数来达到优化排序结果的效果,文档列表方式是最具现实意义的方法因为它将排序问题看待为更实际的模型。2007年Z.Cao等人提出的ListNet算法根据定义的排列概率与实际排序的序列的KL距离作为损失函数进行学习。2014年,缪志高将半监督引入了List-wise排序学习框架,基于这种半监督的排序学习算法可以更加有效地提升算法性能。
 以前的排序学习算法都是针对小规模的数据集,因此,算法的运行时间以及内存占用问题没有得到太多的关注,然而,在大数据的背景下,随着人们产生的数据量的不断增大,只针对小规模数据集进行研究己经很难适应实际需求,因而如何加速排序算法的性能己经非常必要。
现在是海量数据以及物流极度发达的一个时代,为了更好的配置资源,降低实体化的路途成本,充分利用当前数据库以及分布式技术的优势,实现多方合理资源共享以及降低成本,提高企业工作效率与利润。而如何进一步挖掘互联网下所产生的海量数据信息,进行快速排序,是一个具有高度价值与前景的课题。集成了数据仓库、数据挖掘技术一体的商业智能,则为显性知识中的并行排序提供了良好的方式,为企业提供有价值的信息以支持决策。
本文将蚁群算法引入到排序建模中,通过蚁群算法的正负反馈机制和路径概率选择机制快速排序,取得很好的效果。
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