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摘要:
为了更好地评估Web文档数据质量,提出一种基于PAC-Bayes理论的Web文档质量评估指标体系和评估方法.PAC-Bayes理论融合了PAC理论和贝叶斯定理,在充分利用样本先验信息的基础上,椎导出了最紧的泛化风险边界,用于衡量学习算法的泛化性能.首先阐述了文档数据质量评估的研究现状,介绍了PAC-Bayes理论框架及其在支持向量机上的应用;其次提出一种基于PAC-Bayes理论的Web文档数据质量评估方法(DQAPB),将SVM算法及其PAC-Bayes边界应用于Web文档的质量评价中,并构建了基于PAC-Bayes理论的Web文档质量评估指标体系;最后采用Wikipedia文档进行实验,实验结果表明该方法具有简便快速、稳定性和鲁棒性较强的优点.
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文献信息
篇名 基于PAC-Bayes理论的Web文档数据质量评估方法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 PAC-Bayes边界 支持向量机 泛化能力 数据质量评估
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 人工智能与数据挖掘
研究方向 页码范围 572-579
页数 8页 分类号 TP181
字数 6507字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.03.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何丽 天津财经大学理工学院信息科学与技术系 25 161 7.0 12.0
2 汤莉 天津财经大学理工学院信息科学与技术系 13 25 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
PAC-Bayes边界
支持向量机
泛化能力
数据质量评估
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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