【摘 要】
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在对海量信息进行分类的过程中,常通过信息文本模型及相似度来完成分类,无法完全表示信息属性,导致信息分类时出现冲突。提出基于冲突博弈的海量信息智能分类方法,对信息特征
【机 构】
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西南财经大学,电子科技大学信息与软件工程学院
【基金项目】
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中国金融信息港创新研究中心(JBK150401);国家自然科学基金重点基金项目(41401598)资助
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在对海量信息进行分类的过程中,常通过信息文本模型及相似度来完成分类,无法完全表示信息属性,导致信息分类时出现冲突。提出基于冲突博弈的海量信息智能分类方法,对信息特征进行提取;在此基础上,根据海量信息的正交属性确定海量信息的分类策略,引入纳什均衡策略和帕累托最优策略,求取海量信息分类问题的最优解,完善分类策略;利用冲突信息检测方法判断冲突信息检测分类是否存在冲突,若存在冲突,则转化为约束满足问题,通过分析分类问题的约束变量确定分类中的操作冲突内容,建立海量信息分类中冲突判别的表达式,实现海量信息的智能分类研
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