基于SVM用户建模的核函数选择研究

• 作者: 张琼 张虹 方若宇 许慰玲
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 用户建模 支持向量机 核函数
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 241-243
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2011.08.099

摘要

用户建模是从用户偏好数据中建立用户偏好模型的过程,用户偏好数据具有系统运行初期的稀疏性和非线形的特点.支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)具有小样本学习、非线形处理的能力,是合适的用户建模工具.SVM的非线形处理能力主要依赖于核函数,采用不同的核函数进行建模对模型的预测效果有重大影响.本文重点研究核函数的选择对基于SVM建模方法的影响,从中选取了表现较优的小波核函数,构建性能突出的SVM进行用户建模.实验证明该建模方法可以有效地从小样本数据中学习用户偏好信息,建立反映用户真实偏好的用户模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方若宇	广东汕头汕头大学理学院	1	2	1.0	1.0
5	张琼	广东汕头汕头大学工学院	2	17	2.0	2.0
6	许慰玲	广东广州仲恺农业工程学院信息学院	1	2	1.0	1.0
7	张虹	广东汕头汕头大学理学院	1	2	1.0	1.0