数据挖掘中的一种次优化动作知识提取方法

发布时间：2019-04-23 09:09

【摘要】：到目前为止,尽管数据挖掘研究已取得了惊人的进展,特别是已达到很高的泛化精度和效率,但是在从模型中提取有意义的决策行动方面仍然只有有限的进展.然而,在许多应用中,如客户关系管理等,用户不仅需要准确预测的模型,也期望能够得到一些建议的行动.提出一种从随机森林模型提取次优化动作知识的方法.其基本思想是首先将提取动作知识问题形式化为一个优化问题,然后证明该问题等价于状态空间搜索中最短路径搜索问题,并提出一种次优化状态空间搜索算法来求解该问题.实验结果表明,该次优化算法在求解效率和提取的动作知识质量上达到了很好的平衡.
[Abstract]:......
【作者单位】： 扬州大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61502412,61379066)资助 江苏省自然科学基金项目(BK20150459)资助 江苏省高校自然科学基金项目(15KJB520036)资助 扬州大学高层次人才科研启动经费项目(5013/137010725)资助
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2463323