多标签网页的Gauss-PNN粗糙集排序推荐

发布时间：2018-02-24 08:23

  本文关键词： 多标签 粗糙集 概率神经网络 高斯理论　出处：《计算机应用研究》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为解决传统算法在网页多标签推荐过程中存在的信息不确定和较多结构冗余问题,提出基于高斯PNN粗糙集期望的多标签网页推荐算法。首先,基于粗糙集方法对标准概率数据流神经网络进行改进,提高其数据不确定处理能力;其次,为解决标准概率数据流神经网络数据覆盖性较差,且网络结构具有较大冗余,导致其无法快速识别新增标签的问题,基于附加的高斯块及其新增、组合及移除功能,对概率神经网络进行改进,解决标准PNN模型无法准确表达新增类别数据的问题,并对标签进行排序,实现新增数据的实时性预测;最后,利用所提算法对Yahoo多标签推荐实例进行验证,结果显示所提方法的推荐精度及效率更高。
[Abstract]:In order to solve the problems of information uncertainty and redundant structure in the process of web page multi-label recommendation based on Gao Si PNN rough set expectation, a multi-label recommendation algorithm is proposed. Based on rough set method, the standard probabilistic data stream neural network is improved to improve its data uncertainty processing ability. Secondly, in order to solve the problem that standard probabilistic data stream neural network has poor coverage, and the network structure is redundant, As a result, it can not identify the new label quickly. Based on the additional Gao Si block and its function of adding, combining and removing, the probabilistic neural network is improved to solve the problem that the standard PNN model can not accurately express the new category data. Finally, the proposed algorithm is used to verify the Yahoo multi-label recommendation examples, the results show that the proposed method is more accurate and efficient.
【作者单位】： 成都师范学院计算机学院;四川大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61103042)
【分类号】：TP18;TP393.092

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