【摘 要】
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K-近邻技术被广泛用于分类、推荐等热点问题,但针对多元时序数据状态预测问题的解决方案相对较少.文章在三支决策思想的指导下,提出了一种新的状态预测算法及其三支划分策略,
【机 构】
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四川旅游学院信息与工程学院,四川成都610100
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K-近邻技术被广泛用于分类、推荐等热点问题,但针对多元时序数据状态预测问题的解决方案相对较少.文章在三支决策思想的指导下,提出了一种新的状态预测算法及其三支划分策略,从历史数据中寻找合适的、与近期数据足够相似的矩阵邻居集,并用这些邻居对应的下一时刻状态进行预测.首先,求解相似矩阵邻域.考虑数据的时序性,将向量相似度改进为适用于矩阵的指标.其次,所得预测结果会根据历史数据的频率分布被赋予三支语义,即常见、少见以及罕见.最后,在北京市空气质量检测场景下的三个真实数据集上的实验结果表明:(1)对各个数据集都能找到至少六种相似度,其性能优于矩阵范数基准线;(2)基于状态三分策略的结果可解释性得到了加强.
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