一种时变对象加权概率辨识模型

发布时间：2019-01-24 16:20

【摘要】：以对象为基本检索单位的Web对象搜索技术正成为下一代智能搜索引擎的主要发展方向之一,而由于一些对象的部分属性具有时变性,高精度的时变对象辨识技术就成为实现高精度Web对象搜索的重要前提之一。从Web对象的不同属性具有对对象本质不同的表征能力、概率分布型属性值的演变大多服从某种分布以及确定型属性通常能比概率分布型属性更大程度地反映对象的区分度这些基本思想出发,提出了一种基于相似度计算的时变对象加权概率辨识模型。
[Abstract]:The object based Web object search technology is becoming one of the main developing directions of the next generation intelligent search engine. High-precision time-varying object identification technology has become one of the important prerequisites for high-precision Web object search. From the different attributes of the Web object having the ability to represent the nature of the object differently, The evolution of probabilistic attribute values is based on the basic idea that certain distributions and deterministic attributes generally reflect the degree of distinction of objects to a greater extent than probabilistic attributes. This paper presents a weighted probability identification model for time-varying objects based on similarity calculation.
【作者单位】： 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院;
【基金】：“日元贷款人才培养计划”(C01-P158)赴日访问学者项目资助
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2414620