基于商空间模型的CBR系统

被引：3

作者：

赵鹏

蔡庆生

耿焕同

于琨

机构：

[1] 中国科学技术大学计算机科学与技术系

来源：

计算机工程 | 2006年 / 24期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

商空间理论; 信息粒度; 分层递阶结构; 范例推理;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.52 [];

学科分类号：

摘要：

传统的CBR系统采用平面结构,系统在运行过程中不断学习,范例库将变得越来越大,当范例数超过某一预设的上界时,就会出现“沼泽问题”。为了解决这个问题,该文提出了基于商空间模型的CBR系统,采用分层递阶的立体结构,在运行阶段将惰性学习算法与积极学习算法相结合。实验表明利用本方法构造的CBR系统实现E-mail分类预测时,系统的性能和有效性都得到了很大的提高。

引用

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