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3 Êý¾ÝÍÚ¾òµÄÄ£ÐÍ֪ʶ
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3.1 ¼à¶½Ñ§Ï°Ä£ÐÍ
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3.1.1¾ö²ßÊ÷£º
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3.1.2 ±´Ò¶Ë¹·½·¨£º
±´Ò¶Ë¹£¨Bayes£©·ÖÀàËã·¨ÊÇÒ»ÀàÀûÓøÅÂÊͳ¼ÆÖªÊ¶½øÐзÖÀàµÄËã·¨£¬ÈçÆÓËØ±´Ò¶Ë¹£¨Naive Bayes£©Ëã·¨¡£ÕâЩËã·¨Ö÷ÒªÀûÓÃBayes¶¨ÀíÀ´Ô¤²âÒ»¸öδ֪Àà±ðµÄÑù±¾ÊôÓÚ¸÷¸öÀà±ðµÄ¿ÉÄÜÐÔ£¬Ñ¡ÔñÆäÖпÉÄÜÐÔ×î´óµÄÒ»¸öÀà±ð×÷Ϊ¸ÃÑù±¾µÄ×îÖÕÀà±ð¡£ÓÉÓÚ±´Ò¶Ë¹¶¨ÀíµÄ³ÉÁ¢±¾ÉíÐèÒªÒ»¸öºÜÇ¿µÄÌõ¼þ¶ÀÁ¢ÐÔ¼ÙÉèǰÌᣬ¶ø´Ë¼ÙÉèÔÚʵ¼ÊÇé¿öÖо³£ÊDz»³ÉÁ¢µÄ£¬Òò¶øÆä·ÖÀà׼ȷÐԾͻáϽµ¡£Îª´Ë¾Í³öÏÖÁËÐí¶à½µµÍ¶ÀÁ¢ÐÔ¼ÙÉèµÄ±´Ò¶Ë¹·ÖÀàËã·¨£¬ÈçTAN£¨Tree
Augmented Native Bayes)Ëã·¨£¬ËüÊÇÔÚ±´Ò¶Ë¹ÍøÂç½á¹¹µÄ»ù´¡ÉÏÔö¼ÓÊôÐÔ¶ÔÖ®¼äµÄ¹ØÁªÀ´ÊµÏֵġ£
3.1.3 Éñ¾ÍøÂç
Éñ¾ÍøÂçÊÇÒ»ÖÖÓ¦ÓÃÀàËÆÓÚ´óÄÔÉñ¾Í»´¥Áª½ÓµÄ½á¹¹½øÐÐÐÅÏ¢´¦ÀíµÄÊýѧģÐÍ¡£ÔÚÕâÖÖÄ£ÐÍÖУ¬´óÁ¿µÄ½Úµã£¨³Æ¡±Éñ¾Ôª¡±£©Ö®¼äÏ໥Áª½Ó¹¹³ÉÍøÂ磬¼´¡±Éñ¾ÍøÂ硱£¬ÒÔ´ïµ½´¦ÀíÐÅÏ¢µÄÄ¿µÄ¡£Éñ¾ÍøÂçͨ³£ÐèÒª½øÐÐѵÁ·£¬ÑµÁ·µÄ¹ý³Ì¾ÍÊÇÍøÂç½øÐÐѧϰµÄ¹ý³Ì¡£ÑµÁ·¸Ä±äÁËÍøÂç½ÚµãµÄÁ¬½ÓȨµÄֵʹÆä¾ßÓзÖÀàµÄ¹¦ÄÜ£¬¾¹ýѵÁ·µÄÍøÂç¾Í¿ÉÓÃÓÚ¶ÔÏóµÄʶ±ð¡£Ä¿Ç°£¬Éñ¾ÍøÂçÒÑÓÐÉϰÙÖÖ²»Í¬µÄÄ£ÐÍ£¬³£¼ûµÄÓÐBPÉñ¾ÍøÂç¡¢¾¶Ïò»ùRBFÍøÂç¡¢HopfieldÍøÂç¡¢Ëæ»úÉñ¾ÍøÂ磨Boltzmann»ú£©¡¢¾ºÕùÉñ¾ÍøÂ磨HammingÍøÂ磬×Ô×éÖ¯Ó³ÉäÍøÂ磩µÈ¡£µ«Êǵ±Ç°µÄÉñ¾ÍøÂçÈÔÆÕ±é´æÔÚÊÕÁ²ËÙ¶ÈÂý¡¢¼ÆËãÁ¿´ó¡¢ÑµÁ·Ê±¼ä³¤ºÍ²»¿É½âÊ͵Èȱµã¡£
3.1.4 Ö§³ÖÏòÁ¿»ú£¨SVM£©
Ö§³ÖÏòÁ¿»ú£¨SVM£¬Support Vector Machine£©ÊǸù¾Ýͳ¼ÆÑ§Ï°ÀíÂÛÌá³öµÄÒ»ÖÖеÄѧϰ·½·¨£¬ËüµÄ×î´óÌØµãÊǸù¾Ý½á¹¹·çÏÕ×îС»¯×¼Ôò£¬ÒÔ×î´ó»¯·ÖÀà¼ä¸ô¹¹Ôì×îÓÅ·ÖÀà³¬Æ½ÃæÀ´Ìá¸ßѧϰ»úµÄ·º»¯ÄÜÁ¦£¬½ÏºÃµØ½â¾öÁË·ÇÏßÐÔ¡¢¸ßάÊý¡¢¾Ö²¿¼«Ð¡µãµÈÎÊÌâ¡£¶ÔÓÚ·ÖÀàÎÊÌ⣬֧³ÖÏòÁ¿»úËã·¨¸ù¾ÝÇøÓòÖеÄÑù±¾¼ÆËã¸ÃÇøÓòµÄ¾ö²ßÇúÃæ£¬ÓÉ´ËÈ·¶¨¸ÃÇøÓòÖÐδ֪Ñù±¾µÄÀà±ð¡£
3.1.5 ¼¯³Éѧϰ·ÖÀàÄ£ÐÍ
¼¯³ÉѧϰÊÇÒ»ÖÖ»úÆ÷ѧϰ·¶Ê½£¬ËüÊÔͼͨ¹ýÁ¬Ðøµ÷Óõ¥¸öµÄѧϰËã·¨£¬»ñµÃ²»Í¬µÄ»ùѧϰÆ÷£¬È»ºó¸ù¾Ý¹æÔò×éºÏÕâЩѧϰÆ÷À´½â¾öͬһ¸öÎÊÌ⣬¿ÉÒÔÏÔÖøµÄÌá¸ßѧϰϵͳµÄ·º»¯ÄÜÁ¦¡£Ö÷Òª²ÉÓ㨼ÓȨ£©Í¶Æ±µÄ·½·¨×éºÏ¶à¸ö»ùѧϰÆ÷£¬³£¼ûµÄËã·¨ÓÐ×°´ü£¨Bagging£©¡¢ÌáÉý/ÍÆ½ø£¨Boosting£©¡¢Ëæ»úÉÁֵȡ£¼¯³ÉѧϰÓÉÓÚ²ÉÓÃÁËͶƱƽ¾ùµÄ·½·¨×éºÏ¶à¸ö·ÖÀàÆ÷£¬ËùÒÔÓпÉÄܼõÉÙµ¥¸ö·ÖÀàÆ÷µÄÎó²î£¬»ñµÃ¶ÔÎÊÌâ¿Õ¼äÄ£Ð͸ü¼Ó׼ȷµÄ±íʾ£¬´Ó¶øÌá¸ß·ÖÀàÆ÷µÄ·ÖÀà׼ȷ¶È¡£
3.1.6 ÆäËû·ÖÀàѧϰģÐÍ
´ËÍ⻹ÓÐlogistics»Ø¹éÄ£ÐÍ¡¢ÒþÂí¶û¿Æ·ò·ÖÀàÄ£ÐÍ£¨HMM£©¡¢»ùÓÚ¹æÔòµÄ·ÖÀàÄ£Ð͵ÈÖÚ¶àµÄ·ÖÀàÄ£ÐÍ£¬¶ÔÓÚ´¦Àí²»Í¬µÄÊý¾Ý¡¢·ÖÎö²»Í¬µÄÎÊÌ⣬¸÷ÖÖÄ£ÐͶ¼ÓÐ×Ô¼ºµÄÌØÐÔºÍÓÅÊÆ¡£
3.2 Î޼ලѧϰģÐÍ
ÔڷǼලʽѧϰÖУ¬Êý¾Ý²¢²»±»Ìرð±êʶ£¬Ñ§Ï°Ä£ÐÍÊÇΪÁËÍÆ¶Ï³öÊý¾ÝµÄһЩÄÚÔڽṹ£¬Ó¦Óó¡¾°°üÀ¨¹ØÁª¹æÔòµÄѧϰÒÔ¼°¾ÛÀàµÈ¡£³£¼ûµÄ¾ÛÀàËã·¨ÈçÏÂËùʾ£º
3.2.1 K-means¾ÛÀà
K-meansËã·¨µÄ»ù±¾Ë¼ÏëÊdzõÊ¼Ëæ»ú¸ø¶¨K¸ö´ØÖÐÐÄ£¬°´ÕÕ×îÁÚ½üÔÔò°Ñ´ý·ÖÀàÑù±¾µã·Öµ½¸÷¸ö´Ø¡£È»ºó°´Æ½¾ù·¨ÖØÐ¼ÆËã¸÷¸ö´ØµÄÖÊÐÄ£¬´Ó¶øÈ·¶¨ÐµĴØÐÄ¡£Ò»Ö±µü´ú£¬Ö±µ½´ØÐĵÄÒÆ¶¯¾àÀëСÓÚij¸ö¸ø¶¨µÄÖµ¡£
3.2.2 »ùÓÚÃܶȵľÛÀà
¸ù¾ÝÃܶÈÍê³É¶ÔÏóµÄ¾ÛÀà¡£Ëü¸ù¾Ý¶ÔÏóÖÜΧµÄÃܶȣ¨ÈçDBSCAN£©²»¶ÏÔö³¤¾ÛÀà¡£µäÐ͵ĻùÓÚÃܶȷ½·¨°üÀ¨£ºDBSCAN(Densit-based
Spatial Clustering of Application with Noise):¸ÃË㷨ͨ¹ý²»¶ÏÉú³¤×ã¹»¸ßÃܶÈÇøÓòÀ´½øÐоÛÀࣻËüÄÜ´Óº¬ÓÐÔëÉùµÄ¿Õ¼äÊý¾Ý¿âÖз¢ÏÖÈÎÒâÐÎ×´µÄ¾ÛÀà¡£´Ë·½·¨½«Ò»¸ö¾ÛÀඨÒåΪһ×é¡°ÃܶÈÁ¬½Ó¡±µÄµã¼¯¡£OPTICS(Ordering
Points To Identify the Clustering Structure):²¢²»Ã÷È·²úÉúÒ»¸ö¾ÛÀ࣬¶øÊÇΪ×Ô¶¯½»»¥µÄ¾ÛÀà·ÖÎö¼ÆËã³öÒ»¸öÔöÇ¿¾ÛÀà˳Ðò¡£
3.2.3 ²ã´Î¾ÛÀà·½·¨
²ã´Î¾ÛÀà·½·¨¶Ô¸ø¶¨µÄÊý¾Ý¼¯½øÐвã´ÎµÄ·Ö½â£¬Ö±µ½Ä³ÖÖÌõ¼þÂú×ãΪֹ¡£²ã´ÎÄý¾ÛµÄ´ú±íÊÇAGNESËã·¨£¬²ã´Î·ÖÁѵĴú±íÊÇDIANAËã·¨¡£¾ßÌåÓÖ¿É·ÖΪÄý¾ÛµÄ£¬·ÖÁѵÄÁ½ÖÖ·½°¸¡£
Äý¾ÛµÄ²ã´Î¾ÛÀàÊÇÒ»ÖÖ×Ôµ×ÏòÉϵIJßÂÔ£¬Ê×ÏȽ«Ã¿¸ö¶ÔÏó×÷Ϊһ¸ö´Ø£¬È»ºóºÏ²¢ÕâЩÔ×Ó´ØÎªÔ½À´Ô½´óµÄ´Ø£¬Ö±µ½ËùÓеĶÔÏó¶¼ÔÚÒ»¸ö´ØÖУ¬»òÕßij¸öÖÕ½áÌõ¼þ±»Âú×㣬¾ø´ó¶àÊý²ã´Î¾ÛÀà·½·¨ÊôÓÚÕâÒ»À࣬ËüÃÇÖ»ÊÇÔڴؼäÏàËÆ¶ÈµÄ¶¨ÒåÉÏÓÐËù²»Í¬¡£
·ÖÁѵIJã´Î¾ÛÀàÓëÄý¾ÛµÄ²ã´Î¾ÛÀàÏà·´£¬²ÉÓÃ×Ô¶¥ÏòϵIJßÂÔ£¬ËüÊ×ÏȽ«ËùÓжÔÏóÖÃÓÚͬһ¸ö´ØÖУ¬È»ºóÖð½¥Ï¸·ÖΪԽÀ´Ô½Ð¡µÄ´Ø£¬Ö±µ½Ã¿¸ö¶ÔÏó×Ô³ÉÒ»´Ø£¬»òÕß´ïµ½ÁËij¸öÖÕÖ¹Ìõ¼þ¡£
3.2.4 Æ×¾ÛÀà
Æ×¾ÛÀà(Spectral Clustering, SC)ÊÇÒ»ÖÖ»ùÓÚͼÂ۵ľÛÀà·½·¨¡ª¡ª½«´øÈ¨ÎÞÏòͼ»®·ÖΪÁ½¸ö»òÁ½¸öÒÔÉϵÄ×îÓÅ×Óͼ£¬Ê¹×ÓͼÄÚ²¿¾¡Á¿ÏàËÆ£¬¶ø×Óͼ¼ä¾àÀ뾡Á¿¾àÀë½ÏÔ¶£¬ÒÔ´ïµ½³£¼ûµÄ¾ÛÀàµÄÄ¿µÄ¡£ÆäÖеÄ×îÓÅÊÇÖ¸×îÓÅÄ¿±êº¯Êý²»Í¬£¬¿ÉÒÔÊǸî±ß×îС·Ö¸î£¬
Ò²¿ÉÒÔÊÇ·Ö¸î¹æÄ£²î²»¶àÇÒ¸î±ß×îСµÄ·Ö¸î¡£Æ×¾ÛÀàÄܹ»Ê¶±ðÈÎÒâÐÎ×´µÄÑù±¾¿Õ¼äÇÒÊÕÁ²ÓÚÈ«¾Ö×îÓŽ⣬Æä»ù±¾Ë¼ÏëÊÇÀûÓÃÑù±¾Êý¾ÝµÄÏàËÆ¾ØÕó(ÀÆÕÀ˹¾ØÕó)½øÐÐÌØÕ÷·Ö½âºóµÃµ½µÄÌØÕ÷ÏòÁ¿½øÐоÛÀà¡£
´ËÍâ³£ÓõľÛÀà·½·¨»¹ÓлùÓÚÍø¸ñµÄ¾ÛÀࡢģºý¾ÛÀàËã·¨¡¢×Ô×éÖ¯Éñ¾ÍøÂçSOM¡¢»ùÓÚͳ¼ÆÑ§µÄ¾ÛÀàËã·¨£¨COBWeb¡¢AutoClass£©µÈ¡£
3.3 °ë¼à¶½Ñ§Ï°
3.3.1 °ë¼à¶½Ñ§Ï°¸ÅÊö
°ë¼à¶½Ñ§Ï°Ëã·¨ÒªÇóÊäÈëÊý¾Ý²¿·Ö±»±êʶ£¬²¿·ÖûÓб»±êʶ£¬ÕâÖÖѧϰģÐÍ¿ÉÒÔÓÃÀ´½øÐÐÔ¤²â£¬µ«ÊÇÄ£ÐÍÊ×ÏÈÐèҪѧϰÊý¾ÝµÄÄÚÔڽṹÒÔ±ãºÏÀíµÄ×éÖ¯Êý¾ÝÀ´½øÐÐÔ¤²â¡£Ó¦Óó¡¾°°üÀ¨·ÖÀàºÍ»Ø¹é£¬Ëã·¨°üÀ¨Ò»Ð©¶Ô³£ÓüලʽѧϰËã·¨µÄÑÓÉ죬ÕâЩËã·¨Ê×ÏÈÊÔͼ¶Ôδ±êʶÊý¾Ý½øÐн¨Ä££¬ÔÚ´Ë»ù´¡ÉÏÔÙ¶Ô±êʶµÄÊý¾Ý½øÐÐÔ¤²â¡£ÈçͼÂÛÍÆÀíËã·¨£¨Graph
Inference£©»òÕßÀÆÕÀ˹֧³ÖÏòÁ¿»ú£¨Laplacian SVM.£©µÈ¡£
3.3.2 Multi-view algorithm(¶àÊÓ½ÇËã·¨)
Ò»°ã¶àÓÃÓÚ¿ÉÒÔ½øÐÐ×ÔÈ»ÌØÕ÷·ÖÁѵÄÊý¾Ý¼¯ÖУ®¿¼ÂÇÌØÊâÇé¿ö£¨Ã¿¸öÊý¾Ýµã±íÕ÷Á½¸öÌØÕ÷£©£ºÃ¿Ò»¸öÊý¾Ýµã¿´³ÉÊÇÁ½¸öÌØÕ÷µÄ¼¯ºÏ£¬È»ºóÀûÓÃÐͬѵÁ·(Co-training
algorithm)½øÐд¦Àí£®ÐͬѵÁ·£¨co-training£©Ëã·¨£¬´ËÀàËã·¨Òþº¬µØÀûÓÃÁ˾ÛÀà¼ÙÉè»òÁ÷ÐμÙÉ裬ËüÃÇʹÓÃÁ½¸ö»ò¶à¸öѧϰÆ÷£¬ÔÚѧϰ¹ý³ÌÖУ¬ÕâЩѧϰÆ÷ÌôÑ¡Èô¸É¸öÖÃÐŶȸߵÄδ±ê¼ÇʾÀý½øÐÐÏ໥±ê¼Ç£¬´Ó¶øÊ¹µÃÄ£Ð͵ÃÒÔ¸üС£
3.3.3 Graph-Based Algorithms(»ùÓÚͼµÄËã·¨)
»ùÓÚͼµÄËã·¨ÊÇ»ùÓÚͼÕýÔò»¯¿ò¼ÜµÄ°ë¼à¶½Ñ§Ï°Ëã·¨£¬´ËÀàËã·¨Ö±½Ó»ò¼ä½ÓµØÀûÓÃÁËÁ÷ÐμÙÉ裬ËüÃÇͨ³£Ïȸù¾ÝѵÁ·Àý¼°Ä³ÖÖÏàËÆ¶È¶ÈÁ¿½¨Á¢Ò»¸öͼ£¬Í¼Öнáµã¶ÔÓ¦ÁË£¨Óбê¼Ç»òδ±ê¼Ç£©Ê¾Àý£¬±ßΪʾÀý¼äµÄÏàËÆ¶È£¬È»ºó£¬¶¨ÒåËùÐèÓÅ»¯µÄÄ¿±êº¯Êý²¢Ê¹Óþö²ßº¯ÊýÔÚͼÉϵĹ⻬ÐÔ×÷ΪÕýÔò»¯ÏîÀ´ÇóÈ¡×îÓÅÄ£ÐͲÎÊý¡£
**3.4 Îı¾´¦ÀíÄ£ÐÍ
3.4.1 ·Ö´ÊÄ£ÐÍ**
·Ö´ÊÄ£ÐÍÖ÷ÒªÔÚ´¦ÀíÎı¾¹ý³ÌÖÐʹÓã¬ÔÚ´ËÌØÖ¸ÖÐÎÄ·Ö´ÊÄ£ÐÍ¡£ÖÐÎÄ·Ö´ÊËã·¨ÏÖÔÚÒ»°ã·ÖΪÈýÀࣺ»ùÓÚ×Ö·û´®Æ¥Å䣬»ùÓÚÀí½â£¬»ùÓÚͳ¼ÆµÄ·Ö´Ê¡£
»ùÓÚ×Ö·û´®Æ¥Åä·Ö´Ê£º
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3.4.2 TF-IDFÄ£ÐÍ
TF-IDF£¨term frequency¨Cinverse document frequency£©ÊÇÒ»ÖÖÓÃÓÚ×ÊѶ¼ìË÷Óë×ÊѶ̽¿±µÄ³£ÓüÓȨ¼¼Êõ¡£TF-IDFÊÇÒ»ÖÖͳ¼Æ·½·¨£¬ÓÃÒÔÆÀ¹ÀÒ»×ִʶÔÓÚÒ»¸öÎļþ¼¯»òÒ»¸öÓïÁÏ¿âÖÐµÄÆäÖÐÒ»·ÝÎļþµÄÖØÒª³Ì¶È¡£×ִʵÄÖØÒªÐÔËæ×ÅËüÔÚÎļþÖгöÏֵĴÎÊý³ÉÕý±ÈÔö¼Ó£¬µ«Í¬Ê±»áËæ×ÅËüÔÚÓïÁÏ¿âÖгöÏֵįµÂʳɷ´±ÈϽµ¡£TF-IDF¼ÓȨµÄ¸÷ÖÖÐÎʽ³£±»ËÑѰÒýÇæÓ¦Óã¬×÷ΪÎļþÓëÓû§²éѯ֮¼äÏà¹Ø³Ì¶ÈµÄ¶ÈÁ¿»òÆÀ¼¶¡£³ýÁËTF-IDFÒÔÍ⣬ÒòÌØÍøÉϵÄËÑѰÒýÇæ»¹»áʹÓûùÓÚÁ¬½á·ÖÎöµÄÆÀ¼¶·½·¨£¬ÒÔÈ·¶¨ÎļþÔÚËÑѰ½á¹ûÖгöÏÖµÄ˳Ðò¡£
TFIDFµÄÖ÷Ҫ˼ÏëÊÇ£ºÈç¹ûij¸ö´Ê»ò¶ÌÓïÔÚһƪÎÄÕÂÖгöÏֵįµÂÊTF¸ß£¬²¢ÇÒÔÚÆäËûÎÄÕÂÖкÜÉÙ³öÏÖ£¬ÔòÈÏΪ´Ë´Ê»òÕß¶ÌÓï¾ßÓкܺõÄÀà±ðÇø·ÖÄÜÁ¦£¬ÊʺÏÓÃÀ´·ÖÀà¡£TFIDFʵ¼ÊÉÏÊÇ£ºTF
* IDF£¬TF´ÊƵ(Term Frequency)£¬IDF·´ÎĵµÆµÂÊ(Inverse Document
Frequency)¡£TF±íʾ´ÊÌõÔÚÎĵµdÖгöÏֵįµÂÊ£¨Áíһ˵£ºTF´ÊƵ(Term Frequency)Ö¸µÄÊÇijһ¸ö¸ø¶¨µÄ´ÊÓïÔÚ¸ÃÎļþÖгöÏֵĴÎÊý£©¡£IDFµÄÖ÷Ҫ˼ÏëÊÇ£ºÈç¹û°üº¬´ÊÌõtµÄÎĵµÔ½ÉÙ£¬Ò²¾ÍÊÇnԽС£¬IDFÔ½´ó£¬Ôò˵Ã÷´ÊÌõt¾ßÓкܺõÄÀà±ðÇø·ÖÄÜÁ¦¡£Èç¹ûijһÀàÎĵµCÖаüº¬´ÊÌõtµÄÎĵµÊýΪm£¬¶øÆäËüÀà°üº¬tµÄÎĵµ×ÜÊýΪk£¬ÏÔÈ»ËùÓаüº¬tµÄÎĵµÊýn=m+k£¬µ±m´óµÄʱºò£¬nÒ²´ó£¬°´ÕÕIDF¹«Ê½µÃµ½µÄIDFµÄÖµ»áС£¬¾Í˵Ã÷¸Ã´ÊÌõtÀà±ðÇø·ÖÄÜÁ¦²»Ç¿¡££¨Áíһ˵£ºIDF·´ÎĵµÆµÂÊ(Inverse
Document Frequency)ÊÇÖ¸¹û°üº¬´ÊÌõµÄÎĵµÔ½ÉÙ£¬IDFÔ½´ó£¬Ôò˵Ã÷´ÊÌõ¾ßÓкܺõÄÀà±ðÇø·ÖÄÜÁ¦¡££©µ«ÊÇʵ¼ÊÉÏ£¬Èç¹ûÒ»¸ö´ÊÌõÔÚÒ»¸öÀàµÄÎĵµÖÐÆµ·±³öÏÖ£¬Ôò˵Ã÷¸Ã´ÊÌõÄܹ»ºÜºÃ´ú±íÕâ¸öÀàµÄÎı¾µÄÌØÕ÷£¬ÕâÑùµÄ´ÊÌõÓ¦¸Ã¸øËüÃǸ³Óè½Ï¸ßµÄÈ¨ÖØ£¬²¢Ñ¡À´×÷Ϊ¸ÃÀàÎı¾µÄÌØÕ÷´ÊÒÔÇø±ðÓëÆäËüÀàÎĵµ¡£Õâ¾ÍÊÇIDFµÄ²»×ãÖ®´¦.
3.4.3 LDAÄ£ÐÍ
LDA£¨Latent Dirichlet Allocation£©ÊÇÒ»ÖÖÎĵµÖ÷ÌâÉú³ÉÄ£ÐÍ£¬Ò²³ÆÎªÒ»¸öÈý²ã±´Ò¶Ë¹¸ÅÂÊÄ£ÐÍ£¬°üº¬´Ê¡¢Ö÷ÌâºÍÎĵµÈý²ã½á¹¹¡£ËùνÉú³ÉÄ£ÐÍ£¬¾ÍÊÇ˵£¬ÎÒÃÇÈÏΪһƪÎÄÕµÄÿ¸ö´Ê¶¼ÊÇͨ¹ý¡°ÒÔÒ»¶¨¸ÅÂÊÑ¡ÔñÁËij¸öÖ÷Ì⣬²¢´ÓÕâ¸öÖ÷ÌâÖÐÒÔÒ»¶¨¸ÅÂÊÑ¡Ôñij¸ö´ÊÓÕâÑùÒ»¸ö¹ý³ÌµÃµ½¡£Îĵµµ½Ö÷Ìâ·þ´Ó¶àÏîʽ·Ö²¼£¬Ö÷Ìâµ½´Ê·þ´Ó¶àÏîʽ·Ö²¼¡£
LDAÊÇÒ»ÖַǼල»úÆ÷ѧϰ¼¼Êõ£¬¿ÉÒÔÓÃÀ´Ê¶±ð´ó¹æÄ£Îĵµ¼¯£¨document collection£©»òÓïÁϿ⣨corpus£©ÖÐDZ²ØµÄÖ÷ÌâÐÅÏ¢¡£Ëü²ÉÓÃÁË´Ê´ü£¨bag
of words£©µÄ·½·¨£¬ÕâÖÖ·½·¨½«Ã¿Ò»ÆªÎĵµÊÓΪһ¸ö´ÊƵÏòÁ¿£¬´Ó¶ø½«Îı¾ÐÅϢת»¯ÎªÁËÒ×ÓÚ½¨Ä£µÄÊý×ÖÐÅÏ¢¡£µ«ÊÇ´Ê´ü·½·¨Ã»Óп¼ÂÇ´ÊÓë´ÊÖ®¼äµÄ˳Ðò£¬Õâ¼ò»¯ÁËÎÊÌâµÄ¸´ÔÓÐÔ£¬Í¬Ê±Ò²ÎªÄ£Ð͵ĸĽøÌṩÁËÆõ»ú¡£Ã¿Ò»ÆªÎĵµ´ú±íÁËһЩÖ÷ÌâËù¹¹³ÉµÄÒ»¸ö¸ÅÂÊ·Ö²¼£¬¶øÃ¿Ò»¸öÖ÷ÌâÓÖ´ú±íÁ˺ܶ൥´ÊËù¹¹³ÉµÄÒ»¸ö¸ÅÂÊ·Ö²¼¡£
4 Ä£ÐÍÆÀ¼ÛÖ¸±ê
4.1 Ä£ÐÍÆÀ¼Û¸ÅÊö
½¨Ä£¹¹½¨¹ý³ÌÖлáµÃ³öһϵÁеķÖÎö½á¹û¡¢Ä£Ê½»òÄ£ÐÍ¡£Í¬Ò»¸ö²ÉÑùÊý¾Ý¿ÉÒÔÀûÓöàÖÖÊý¾Ý·ÖÎö·½·¨ºÍÄ£ÐͽøÐзÖÎö£¬Ä£ÐÍÆÀ¼ÛµÄÄ¿µÄÖ®Ò»¾ÍÊÇ´ÓÕâЩģÐÍÖÐ×Ô¶¯ÕÒ³öÒ»¸ö×îºÃµÄÄ£ÐͳöÀ´£¬ÁíÍâ¾ÍÊÇÒªÕë¶ÔÒµÎñ¶ÔÄ£ÐͽøÐнâÊͺÍÓ¦Óá£
Ä£ÐÍЧ¹ûÆÀ¼Ûͨ³£·ÖÁ½²½£¬µÚÒ»²½ÊÇÖ±½ÓʹÓÃÔÀ´½¨Á¢Ä£Ð͵ÄÑù±¾Êý¾ÝÀ´½øÐмìÑé¡£¼ÙÈçÕâÒ»²½¶¼Í¨²»¹ý£¬ÄÇôËù½¨Á¢µÄ¾ö²ßÖ§³ÖÐÅÏ¢¼ÛÖµ¾Í²»Ì«´óÁË¡£Ò»°ãÀ´Ëµ£¬ÔÚÕâÒ»²½Ó¦µÃµ½½ÏºÃµÄÆÀ¼Û¡£Õâ˵Ã÷Äãȷʵ´ÓÕâÅúÊý¾ÝÑù±¾ÖÐÍÚ¾ò³öÁË·ûºÏʵ¼ÊµÄ¹æÂÉÐÔ¡£µÚÒ»²½Í¨¹ýºó£¬µÚ¶þ²½ÊÇÁíÍâÕÒÒ»ÅúÊý¾Ý£¬ÒÑÖªÕâЩÊý¾ÝÊÇ·´Ó³¿Í¹Ûʵ¼ÊµÄ¡¢¹æÂÉÐԵġ£Õâ´ÎµÄ¼ìÑéЧ¹û¿ÉÄÜ»á±ÈǰһÖֲ²î¶àÉÙÊÇҪעÒâµÄ£¬ÈôÊDzËù²»ÄÜÈÝÈ̶̳ȣ¬ÄǾÍÒª¿¼ÂǵÚÒ»²½¹¹½¨µÄÑù±¾Êý¾ÝÊÇ·ñ¾ßÓгä·ÖµÄ´ú±íÐÔ£¬»òÊÇÄ£Ðͱ¾ÉíÊÇ·ñ¹»ÍêÉÆ¡£Õâʱºò¿ÉÄÜÒª¶ÔÇ°ÃæµÄ¹¤×÷½øÐз´Ë¼ÁË¡£ÈôÕâÒ»²½Ò²µÃµ½Á˿϶¨µÄ½á¹ûʱ£¬ÄÇËù½¨Á¢µÄÊý¾ÝÍÚ¾òÄ£ÐÍÓ¦µÃµ½ºÜºÃµÄÆÀ¼ÛÁË¡£
4.2 ³£ÓõÄÄ£ÐÍÆÀ¼Û·½·¨
4.2.1 Ô¤²â׼ȷÂÊ
Ô¤²â׼ȷÂÊÓÖ³Æ×÷¾«¶ÈÊǼìË÷³öÏà¹ØÎĵµÊýÓë¼ìË÷³öµÄÎĵµ×ÜÊýµÄ±ÈÂÊ£¬ºâÁ¿µÄÊǼìË÷ϵͳµÄ²é×¼ÂÊ¡£È¡ÖµÔÚ0ºÍ1Ö®¼ä£¬ÊýÖµÔ½½Ó½ü1£¬²é×¼ÂʾÍÔ½¸ß¡£
¼ÆË㹫ʽ£ºÕýÈ·ÂÊ = ÌáÈ¡³öµÄÕýÈ·ÐÅÏ¢ÌõÊý / ÌáÈ¡³öµÄÐÅÏ¢ÌõÊý
4.2.2 ÕÙ»ØÂÊ
ÕÙ»ØÂÊÊÇÖ¸¼ìË÷³öµÄÏà¹ØÎĵµÊýºÍÎĵµ¿âÖÐËùÓеÄÏà¹ØÎĵµÊýµÄ±ÈÂÊ£¬ºâÁ¿µÄÊǼìË÷ϵͳµÄ²éÈ«ÂÊ¡£È¡ÖµÔÚ0ºÍ1Ö®¼ä£¬ÊýÖµÔ½½Ó½ü1£¬²éÈ«ÂʾÍÔ½¸ß¡£
¼ÆË㹫ʽ£ºÕÙ»ØÂÊ = ÌáÈ¡³öµÄÕýÈ·ÐÅÏ¢ÌõÊý / Ñù±¾ÖеÄÐÅÏ¢ÌõÊý
4.2.3 ×ÛºÏÖ¸±êFÖµ
FֵΪÕýÈ·ÂʺÍÕÙ»ØÂʵĵ÷ºÍƽ¾ùÖµ£¬Äܹ»×ÛºÏÆ½ºâµÄÈ¥±íʾģÐ͵ÄÐÔÄÜЧ¹û¡£
¼ÆË㹫ʽ£ºFÖµ = ÕýÈ·ÂÊ * ÕÙ»ØÂÊ * 2 / (ÕýÈ·ÂÊ + ÕÙ»ØÂÊ)
4.2.4 ROCÇúÏß
ÊÜÊÔÕß¹¤×÷ÌØÐÔ£¨Receiver Operating Characteristic£¬ROC£©ÇúÏßÊÇÒ»Öַdz£ÓÐЧµÄÄ£ÐÍÆÀ¼Û·½·¨£¬¿ÉΪѡ¶¨ÁÙ½çÖµ¸ø³ö¶¨Á¿Ìáʾ¡£½«ÁéÃô¶È£¨Sensitivity£©ÉèÔÚ×ÝÖᣬ1-ÌØÒìÐÔ£¨1-Specificity£©ÉèÔÚºáÖᣬ¾Í¿ÉµÃ³öROCÇúÏßͼ¡£¸ÃÇúÏßϵĻý·ÖÃæ»ý£¨Area£©´óСÓëÿÖÖ·½·¨ÓÅÁÓÃÜÇÐÏà¹Ø£¬·´Ó³·ÖÀàÆ÷ÕýÈ··ÖÀàµÄͳ¼Æ¸ÅÂÊ£¬ÆäÖµÔ½½Ó½ü1˵Ã÷¸ÃË㷨Ч¹ûÔ½ºÃ¡£
4.2.5 Êý¾ÝÏàËÆ¶È
¾ÛÀà·ÖȺЧ¹û¿ÉÒÔͨ¹ýÏòÁ¿Êý¾ÝÖ®¼äµÄÏàËÆ¶ÈÀ´ºâÁ¿£¬ÏòÁ¿Êý¾ÝÖ®¼äµÄÏàËÆ¶È¶¨ÒåΪÁ½¸öÏòÁ¿Ö®¼äµÄ¾àÀ루ʵʱÏòÁ¿Êý¾ÝÓë¾ÛÀàÖÐÐÄÏòÁ¿Êý¾Ý£©£¬¾àÀëÔ½½üÔòÏàËÆ¶ÈÔ½´ó£¬¼´¸ÃʵʱÏòÁ¿Êý¾Ý¹éΪij¸ö¾ÛÀà¡£³£ÓõÄÏàËÆ¶È¼ÆËã·½·¨ÓУºÅ·¼¸ÀïµÃ¾àÀë·¨£¨Euclidean
Distance£©¡¢Æ¤¶ûÑ·Ïà¹ØÏµÊý·¨£¨Pearson Correlation Coefficient£©¡¢CosineÏàËÆ¶ÈºÍTanimotoϵÊý·¨¡£
4.2.6 ÆäËûµÄÄ£ÐÍÆÀ¼Û·½·¨
³ýÉÏÊöµÄÄ£ÐÍÆÀ¼Û·½·¨Í⣬»¹ÓÐһЩ½ÏΪÏêϸµÄÄ£ÐÍÆÀ¼Û·½·¨¡£Èç¿ÉÒÔÓÃÏà¶Ô¾ø¶ÔÎó²î¡¢Æ½¾ù¾ø¶ÔÎó²î¡¢¸ù¾ù·½²î¡¢Ïà¶Ôƽ·½¸ùÎó²îµÈÖ¸±êÀ´ºâÁ¿¡£´ËÍâÄ£Ð͵ij°ôÐÔºÍÈÝ´íÐÔÒÔ¼°´¦ÀíÊý¾ÝµÄËÙ¶È¡¢Äܹ»´¦ÀíÊý¾ÝµÄ¹æÄ£µÈ¶¼ÊǺâÁ¿Ò»¸öÄ£Ð͵ÄÖØÒªÖ¸±ê¡£
5 Êý¾ÝÍÚ¾ò¿ª·¢Æ½Ì¨
5.1 µ¥»úÄ£ÐÍ¿ª·¢Æ½Ì¨
Ö±½ÓÔÚµ¥»úÉϲ¿ÊðÊý¾ÝÍÚ¾ò¿ª·¢»·¾³£¬±ÈÈç˵°²×°mysql+python¾Í¿ÉÒԴһ¸öÊý¾ÝÍÚ¾ò»·¾³¡£
5.2·Ö²¼Ê½¼¯Èº¿ª·¢Æ½Ì¨
5.2.1 Hadoop¼¯Èº»·¾³
Hadoop ÊÇÒ»¸öͨ¹ý·Ö²¼Ê½¼¯Èº¼¼Êõ£¬½«¶à¸öÎïÀí»ú»òÐéÄâ»ú(VMwareµÈ³§É̵ÄÐéÄ⻯¼¼ÊõÔÚÒ»¸öÎïÀí»úÉÏÔËÐжà¸öÐéÄâ»ú)µ±×÷һ̨»úÆ÷ÔËÐС£»ùÓÚHadoopµÄÊý¾ÝÍÚ¾òÊý¾ÝÍÚ¾òÒ»µ©Íê³É£¬¾Í»áÉú³ÉÍÚ¾ò½á¹û¼´Ä£Ê½¡£
5.4.2 Spark¼¯Èº»·¾³
SparkÊÇUC Berkeley AMP labËù¿ªÔ´µÄÀàHadoop MapReduceµÄͨÓõIJ¢ÐУ¬Spark£¬ÓµÓÐHadoop
MapReduceËù¾ßÓеÄÓŵ㣻µ«²»Í¬ÓÚMapReduceµÄÊÇJobÖмäÊä³ö½á¹û¿ÉÒÔ±£´æÔÚÄÚ´æÖУ¬´Ó¶ø²»ÔÙÐèÒª¶ÁдHDFS£¬Òò´ËSparkÄܸüºÃµØÊÊÓÃÓÚÊý¾ÝÍÚ¾òÓë»úÆ÷ѧϰµÈÐèÒªµü´úµÄmap
reduceµÄËã·¨¡£
6 Êý¾ÝÍÚ¾òµÄ¿ª·¢Á÷³Ì
6.1 Êý¾Ý»ñÈ¡
6.2 Êý¾ÝÇåÏ´
6.3 Êý¾Ý±ä»»
6.4 ÌØÕ÷¹¤³Ì
6.5 Ä£ÐÍѵÁ·
6.6 Ä£ÐÍÓÅ»¯
6.7 ½á¹û·ÖÎö
Èý¡¢Êý¾Ý·ÖÎö
Ïà±ÈÓÚÊý¾ÝÍÚ¾ò£¬Êý¾Ý·ÖÎö¸ü¶àÔÚÓÚÀûÓÃÒ»¶¨µÄ¹¤¾ßºÍÒ»¶¨µÄרҵ֪ʶ·ÖÎöÊý¾Ý¡£×î³õµÄÊý¾Ý·ÖÎöÀ´Ô´ÓÚͳ¼ÆÑ§¼ÒºÍ¾¼Ãѧ¼ÒµÄһЩÀíÂÛ£¬½ø¶ø½áºÏÒ»¶¨µÄʵ¼ÊÓ¦Óó¡¾°½â¾öÎÊÌâ¡£Êý¾Ý·ÖÎö¸ü¶àµÄÊÇÆ«ÖØÓÚÒµÎñ²ã´ÎµÄ£¬¶ÔÓÚ´ó¶àÊý·Ç¼ÆËã»úÏà¹Ø×¨ÒµÈËÊ¿À´Ëµ£¬ÕÆÎÕÒ»°ãµÄÊý¾Ý·ÖÎö·½·¨ÊÇÊ®·ÖÓÐÓõģ¬ÈëÃÅÉÏÊÖÒ²Ïà¶Ô¼òµ¥¡£
1 ÊýѧºÍרҵµÄÔ¤±¸ÖªÊ¶
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ͳ¼ÆÑ§£ºÊý¾Ý·ÖÎö×îÔçµÄÒÀÀµ»ù´¡£¬Í¨³£ºÍ¸ÅÂÊÂÛÒ»ÆðÓ¦Óã¬Êý¾Ý·ÖÎöÒªÕÆÎÕ³£¼ûµÄ¾ùÖµ¡¢·½²î¡¢Ð·½²îµÈ¡£
ÐÄÀíѧ£ºÊý¾Ý·ÖÎöÍùÍùÒª½áºÏ²»Í¬µÄѧ¿ÆÖªÊ¶½øÐзÖÎö£¬ÔÚÊý¾Ý·ÖÎöµÄ¹ý³ÌÖУ¬·ÖÎöÈËÔ±ÍùÍùÒª½áºÏÓû§µÄÐÄÀí½øÐнá¹ûµÄµ÷ÕûºÍ·ÖÎö¡£
רҵ֪ʶ£ºÒ»°ãÀ´Ëµ£¬Êý¾Ý·ÖÎöÈËÔ±ÊǶÔÄ³Ò»ÌØ¶¨ÁìÓò½øÐзÖÎö£¬Õâ¾ÍÒªÇó·ÖÎöÈËÔ±¾ß±¸Ò»¶¨µÄÐÐÒµµÄרҵ֪ʶ¡£
2 ʹÓÃÊý¾Ý·ÖÎöÈí¼þ
SPSS:¹¦Äܷdz£Ç¿´ó·Ç³£×¨ÒµµÄÊý¾Ýͳ¼ÆÈí¼þ£¬½çÃæÓѺã¬Êä³ö½á¹ûÃÀ¹ÛƯÁÁ¡£SPSSÈí¼þ¾ßÓÐÐÅÏ¢µÄ²É¼¯¡¢´¦Àí¡¢·ÖÎö½øÐÐÈ«ÃæÆÀ¹ÀºÍÔ¤²âµÈ¹¦ÄÜ¡£°üº¬¹ãÒåÏßÐÔ»ìºÏÄ£ÐÍ¡¢×Ô¶¯ÏßÐÔÄ£ÐÍ¡¢Ò»¸öͳ¼ÆÍøÒ³Èë¿ÚportalºÍÖ±¸´ÓªÏúdirect
marketing¹¦ÄÜ¡£
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Excel:°ì¹«Ì×¼þÖÐ×îÄÜʤÈÎÊý¾Ý·ÖÎöµÄÈí¼þ£¬¼òµ¥ÊµÓá£
Sql:·Ç¼ÆËã»úרҵµÄÊý¾Ý·ÖÎöÈËÔ±Òª²Ù×÷Êý¾Ý±Ø±¸µÄÊý¾Ý¿âÓïÑÔ¡£
R: ½üÄêÐËÆðµÄÊý¾Ý·ÖÎö±à³ÌÓïÑÔ£¬Êý¾Ý¿ÉÊÓ»¯×öµÄ±È½ÏºÃ£¬Óï·¨¼òµ¥£¬Ñ§Ï°³É±¾ºÜµÍ£¬ºÜ¶à·Ç³ÌÐòÉè¼ÆÈËÔ±¶¼¿ÉÒÔÊýÁ¿ÕÆÎÕ¡£
3 Êý¾Ý·ÖÎöÄ£ÐÍѡȡ
Êý¾Ý·ÖÎöÈËÔ±¿ÉÒÔ½èÖúһЩÏÖ³¡µÄ·ÖÎöÈí¼þ½øÐзÖÎö£¬ÕâЩÈí¼þ¼¯³ÉÁËһЩÁ¼ºÃµÄ·ÖÎöÄ£ÐÍ£¬·ÖÎöÈËÔ±¿ÉÒÔ¸ù¾Ý×Ô¼ºµÄʵ¼ÊÓ¦Óó¡¾°½øÐкÏÊʵÄÄ£ÐÍÑ¡Ôñ¡£»ù±¾µÄ·ÖÎö·½·¨ÓУº¶Ô±È·ÖÎö·¨¡¢·Ö×é·ÖÎö·¨¡¢½»²æ·ÖÎö·¨¡¢½á¹¹·ÖÎö·¨¡¢Â©¶·Í¼·ÖÎö·¨¡¢×ÛºÏÆÀ¼Û·ÖÎö·¨¡¢ÒòËØ·ÖÎö·¨¡¢¾ØÕó¹ØÁª·ÖÎö·¨µÈ¡£¸ß¼¶µÄ·ÖÎö·½·¨ÓУºÏà¹Ø·ÖÎö·¨¡¢»Ø¹é·ÖÎö·¨¡¢¾ÛÀà·ÖÎö·¨¡¢Åбð·ÖÎö·¨¡¢Ö÷³É·Ö·ÖÎö·¨¡¢Òò×Ó·ÖÎö·¨¡¢¶ÔÓ¦·ÖÎö·¨¡¢Ê±¼äÐòÁеȡ£
4 ·ÖÎö½á¹ûչʾ
Êý¾Ý·ÖÎöµÄ½á¹ûͨ¹ýһЩ¿ÉÊÓ»¯Í¼ÐλòÕß±¨±íÐÎʽ½øÐÐչʾÄܹ»ÔöÇ¿¶Ô·ÖÎö½á¹ûµÄÀí½â¡£³£ÓõĵķÖÎö½á¹ûչʾ·½·¨ÓУº
ͼ±íչʾ£ºÓÃһЩÖù״ͼ¡¢±ýͼ¡¢ºÐͼµÈ½øÐÐչʾ¡£
ÇúÏßչʾ£ºÔËÓÃ×ßÊÆÇúÏß»òÕßROCÇúÏß½øÐÐչʾ¡£
ÎÄ×Öչʾ£ºÍ¨¹ýÓïÑÔÎÄ×ÖÃèÊö½øÐнá¹ûµÄ·ÖÎöչʾ£¬µ«ÊDz»¹»Ö±¹Û¡£
5 Êý¾Ý·ÖÎöµÄÁ÷³Ì
5.1 Êý¾Ý»ñÈ¡
5.2 Êý¾ÝÇåÏ´
5.3 ·ÖÎö¹¤¾ßѡȡ
5.4 Êý¾Ý·ÖÎöÄ£ÐÍÑ¡Ôñ
5.5 Êý¾Ý´¦Àí
5.6 ´¦Àí½á¹ûչʾ
5.7 ½á¹ûÊý¾Ý·ÖÎö
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