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1、貝葉斯學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)理論中的重要研究方向。它以貝葉斯法則為基礎(chǔ),通過(guò)已了解的數(shù)據(jù)分布的先驗(yàn)知識(shí),結(jié)合樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)估算出整體數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型。貝葉斯學(xué)習(xí)的結(jié)果是獲得一組變量的聯(lián)合概率分布。貝葉斯學(xué)習(xí)由于其用概率的形式來(lái)表示不確定知識(shí),故對(duì)不確定形式的問(wèn)題它有獨(dú)特的描述和計(jì)算優(yōu)勢(shì)。通過(guò)貝葉斯學(xué)習(xí)模型來(lái)計(jì)算一組輸入,模型會(huì)給出每種解結(jié)果可能發(fā)生的概率值,而不是單一的給出一個(gè)確切解。個(gè)性化搜索和推薦是當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)研究的一個(gè)熱點(diǎn),其對(duì)搜索引擎、電子
2、商務(wù)等有重要意義。由于每個(gè)人的選擇傾向會(huì)受到各種因素的影響,故個(gè)性化定制問(wèn)題也是一種不確定問(wèn)題。正因此,筆者在深入研究貝葉斯學(xué)習(xí)相關(guān)理論的同時(shí),重點(diǎn)探究了貝葉斯學(xué)習(xí)對(duì)個(gè)性化搜索和推薦的應(yīng)用性。
論文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新如下:
1.研究了貝葉斯分類器理論及其在個(gè)性化搜索應(yīng)用,設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于商品分類的貝葉斯分類器,該分類器將表示商品的屬性分為兩類:一種是文字描述屬性,用來(lái)表述商品名稱、簡(jiǎn)介和評(píng)價(jià)等;令一種是表示離散量的屬性
3、,如價(jià)格、銷量等。對(duì)于文本描述屬性,分類器依據(jù)經(jīng)典貝葉斯文本分類器方法計(jì)算分類概率,然后與其它離散屬性的分類概率相乘。經(jīng)過(guò)該分類器對(duì)商品分類,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)商品添加更具目標(biāo)性的描述標(biāo)簽,從而既可以豐富用戶定位商品的術(shù)語(yǔ)選擇,也有利于個(gè)性化搜索引擎解析用戶描述語(yǔ)義,返回個(gè)性化搜索結(jié)果。
2.研究了貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)及其在個(gè)性化推薦應(yīng)用,設(shè)計(jì)了一種根據(jù)全網(wǎng)客戶的購(gòu)買記錄來(lái)構(gòu)造一個(gè)描述用戶購(gòu)買行為的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于推薦行為,算法的本質(zhì)思想是
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