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摘要:
对无线网络用户需求信息进行快速识别,能够满足网络用户的基本需要,对用户需求信息进行识别,需要利用空间向量模型描述用户需求信息数据,将训练样本输入到支持向量机分类器中进行训练.传统方法将用户需求信息转换为查询词矢量数据,计算相应信息所属领域模型的概率,但忽略了用户信息的不平衡性,导致收敛速度较慢.提出一种基于支持向量机优化的无线网络用户需求信息快速识别方法,采用特征词出现的频率来表示用户信息数据的矢量特征,利用空间向量模型描述用户数据,计算用户数据集中的全部特征词权值完成预处理.将预处理后用户需求信息数据样本进行训练,并采用协同进化的粒子群算法对支持向量机分类器参数进行优化,实现无线网络用户需求信息的快速识别.仿真证明了所提方法能够有效识别出无线网络用户需求信息,且具有收敛速度快的优点.
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文献信息
篇名 关于无线网络用户需求信息快速识别仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 无线网络 用户需求信息 快速识别
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 仿真服务化
研究方向 页码范围 392-395
页数 4页 分类号 TP312
字数 4327字 语种 中文
DOI
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 张志刚 大连理工大学计算机科学与技术学院 109 737 13.0 21.0
2 王彩霞 辽宁科技大学软件学院 11 4 1.0 1.0
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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