基于正態(tài)云模型重疊度的相似性度量研究及其應(yīng)用.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代悄然來臨，要想利用如此龐大的數(shù)據(jù)，便需要一種快捷有效的方法給出科學(xué)的分析決策或者推薦。然而，隨著數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)的不斷發(fā)展，不確定性知識(shí)表示和處理逐漸成為網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中亟待解決的問題。而作為雙向認(rèn)知計(jì)算的云模型通過賦予樣本隨機(jī)確定度來刻畫概念的隨機(jī)性、模糊性，使得云模型在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。上世紀(jì)90年代中期，李德毅院士提出了一種定量和定性相結(jié)合的數(shù)學(xué)模型----云模型，之后的

2、二十年云模型發(fā)展不斷壯大，擴(kuò)展為云理論。云模型研究者們在云理論基礎(chǔ)上，又提出了云模型相似度的概念，用來表示同類概念不同語言值的多個(gè)云之間的關(guān)聯(lián)程度。這正迎合了數(shù)據(jù)分類以及協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的要求，為其優(yōu)化和應(yīng)用開辟了一條嶄新的道路。本文利用云模型相似性的這一特性，針對目前結(jié)果不穩(wěn)定和時(shí)間復(fù)雜度較高等不足，提出了基于云模型期望曲線重疊度的相似云(OverlapBased Expectation Curve of Cloud Model

3、，OECM)度量算法和基于云模型最大邊界曲線重疊度的相似云(Overlap Based Maximum Boundary ofCloud Model，OMCM)度量算法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴將目前云模型相似性度量方法分為三類，分析了基于云滴方法、基于所圍公共面積法和基于向量法三種度量方法的優(yōu)勢和不足；⑵根據(jù)云模型3En規(guī)則定義了兩個(gè)云模型的小于關(guān)系、包含關(guān)系以及云模型的重疊度；⑶針對時(shí)間復(fù)雜度過高和結(jié)果不穩(wěn)定的不足，充分利

4、用云模型期望曲線和邊界曲線，得到了OECM和OMCM算法；⑷根據(jù)目前云模型的性質(zhì)、OECM算法和OMCM算法的特征，對云模型相似性進(jìn)行了典型特性的探索；⑸對OECM和OMCM算法可行性進(jìn)行探究和分析，并對云模型的α-截集的概念加入了本人的理解，并對云模型相似性度量做了進(jìn)一步的研究和延伸；⑹將OECM和OMCM算法應(yīng)用到時(shí)間序列分類這個(gè)較大數(shù)據(jù)集中，分別從結(jié)果正確率、穩(wěn)定度和時(shí)間復(fù)雜度三方面驗(yàn)證算法的特性；⑺將算法應(yīng)用到MovieLens