【摘 要】
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基于支持向量机的相关反馈算法在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力.本文提出了一种改进的非查询向量转移的相关反馈算法,能有效地滤除掉向量中一些不相关信息,解决了传
【机 构】
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中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院 山东 东营 257061
【出 处】
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全国第15届计算机辅助设计与图形学学术会议
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基于支持向量机的相关反馈算法在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力.本文提出了一种改进的非查询向量转移的相关反馈算法,能有效地滤除掉向量中一些不相关信息,解决了传统向量转移算法速度较慢、误差较大的不足,而且通过不断累积用户实时的反馈信息,缓解了目前存在的训练样本集少、正负样例不平衡问题,同时也减少了反馈次数,降低了时间复杂度,提高了检索效率和性能.
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