基于决策树技术的个性化服务Agent

发布时间：2018-05-24 02:18

  本文选题：搜索引擎 + 个性化服务　； 参考：《微电子学与计算机》2006年03期

【摘要】：文章采用了机器学习技术,从提交更精确地反映用户兴趣的检索串入手,研究如何提高搜索引擎查准率。文中采用决策树方法进行学习,对决策树方法应用于网页检索中出现的几个问题:缺少属性值的训练实例处理问题;如何使不同权值的属性,具有不同的表现力问题;树的重建问题;过度拟合问题;扩充检索串返回的网页时,属性值的取舍问题等进行了分析和研究,给出了具体的解决方法。性能提高后的决策树,用验证集检验,正确率由70%提高到75.4%,较好地学习到了用户的兴趣。
[Abstract]:This paper uses machine learning technology to study how to improve the precision of search engine by submitting a more accurate retrieval string that reflects the user's interest. In this paper, the decision tree method is used to study several problems that appear in the application of decision tree method in web search: how to deal with the problem of lack of attribute value training example, how to make the attribute of different weight value have different expressive power, and how to make the attribute of different weight value have different expressive power. Tree reconstruction problem, over-fitting problem, extended search string return page, attribute value selection problem are analyzed and studied, and specific solutions are given. The accuracy of the improved decision tree is improved from 70% to 75.4%, and the user's interest is well studied.
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院 广东工业大学自动化学院
【基金】：广东省自然科学基金资助(970237)
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1927304