【摘 要】
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目前对于CBR(案例推理)的研究,应用较广泛的是KNN(K-近邻)的检索策略,而KNN一般使用均权法,不同的属性对案例的表示通常具有不同的权重,会影响计算结果的可靠性。针对上面存
【机 构】
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电信科学技术第一研究所有限公司,迪爱斯信息技术股份有限公司
【基金项目】
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工业和信息化部2018年大数据产业发展试点示范项目,上海市人工智能创新发展专项(2018-RGZN-01013),上海市科技创新行动计划项目(17511101800),上海市信息化发展(大数据发展)专项资金项目(201901043),上海市软件和集成电路产业发展专项资金项目(190234),上海市产业转型升级专项资金(产业技术创新)项目(JJ-YJCX-01-18-3418)
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目前对于CBR(案例推理)的研究,应用较广泛的是KNN(K-近邻)的检索策略,而KNN一般使用均权法,不同的属性对案例的表示通常具有不同的权重,会影响计算结果的可靠性。针对上面存在的问题,文章提出一种新的特征权重计算方法,在现有Relief-F算法上对抽样方法做出改进,通过计算对占有权重较大的属性赋予较合理的权重,并应用于消防火灾救援案例中的相似度检索上。结果表明,无论是在余弦相似度还是均方误差上,该方法结合CBR推荐出的方案具有更好的效果。
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