基于互信息的贝叶斯—案例检索特征选择模型

• 作者: 徐曼 沈江 甘丹
• 来源期刊: 工业工程与管理
• 学科: 社会科学
• 关键词: 互信息 案例检索 贝叶斯网络 K-D树
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与方法
• 页码范围: 176-182
• 页数: 7页
• 分类号: C93
• 字数: 5735字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19495/j.cnki.1007-5429.2018.05.024

摘要

案例检索过程中案例集存在特征冗余,使得检索效率和准确度较低.传统的基于贝叶斯网络案例检索特征选择模型(BN-CBR)对先验知识利用效率不高,且不能有效选择消除冗余性的特征子集.构建基于互信息的贝叶斯-案例检索特征选择模型(MI-BNCBR),采用特征冗余度和互信息计算案例特征的综合权重,改善BN-CBR模型对先验知识利用效率不高的问题,其采用互信息方法可消除案例集中的冗余特征并得到最优特征子集,采用基于远端最近距离计算的K-D树方法进一步改善基于互信息的贝叶斯-案例检索的效率,并利用医学基准数据进行实验,结果表明所引入的方法有效地提高了案例检索的准确度和检索效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐曼	南开大学商学院	63	294	11.0	14.0
2	沈江	天津大学管理与经济学部	51	356	10.0	16.0
3	甘丹	天津大学管理与经济学部	2	2	1.0	1.0