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随着电子商务的迅速发展，推荐系统与算法已经成为理论研究的热点。支持向量机是一种强大的分类工具，由其衍生出的支持向量机回归方法能很好地解决非线性回归问题。文中以电影推荐为例，引入支持向量机回归方法来分析项目的内容，构建用户模型，进而给出推荐。实验结果和理论分析表明这种推荐算法与传统协同过滤算法相比，能够明显提高推荐精度，并显著缩短了推荐所需时间；在大样本量情况下也能同样高效。 相似文献
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支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种通用的研究机器学习规律的方法。它具有很强的学习能力和泛化能力,可以有效地处理分类,回归等问题。SVM在处理非线性问题时,通过使用一个核函数来解决复杂计算问题。最小二乘支持向量机(LS_SVM)是SVM的一种改进,它提高了求解问题的速度和收敛精度。本文以太阳黑子为数据集,基于LS_SVM工具,使用了支持向量回归算法(SVR),实现了太阳黑子活动的预测。 相似文献
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支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,针对小样本情况表现出了优良的性能,目前被广泛应用于模式识别、函数回归、故障诊断等方面。这里主要研究支持向量机分类问题,着重讨论了以下几个方面的内容。首先介绍了支持向量机分类器算法,并将其应用于数据分类,取得了较高的准确率,所用数据来自于UCI数据集。仿真结果表明该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度。 相似文献
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为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型.针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类.实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间. 相似文献
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支持向量机是一种有良好发展前景的学习机器。针对支持向量机训练过程中特征选择和参数优化的问题,提出一种基于蝙蝠算法和禁忌搜索算法相结合的算法的支持向量机特征选择和参数优化算法。将禁忌搜索算法理论引入蝙蝠算法中,可以有效提高BA算法的收敛速度和精度,得到更优的支持向量机模型。UCI标准数据集的分类实验结果表明,与基本的网格搜索,遗传算法等比较,TSBA算法可以获得更高的分类准确率和更好的稳定性。 相似文献
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支持向量机在机器学习中表现良好。基于径向基(RBF)核的支持向量机的分类和回归性能受其核参数的影响。为了获得最优的分类和回归预测结果,选择合适的核参数设置对提高分类和回归预测的准确度非常重要。本文使用网格搜索算法、遗传算法、粒子群优化算法分别进行径向基(RBF)核参数寻优。对比实验表明,网格搜索算法具有一定优势。 相似文献
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支持向量机原理及其在模式分类中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
支持向量机是一种突出的小样本数据分析方法,它基于结构风险最小化原则,在一个高维特征空间中构造最优分类超平面,在解决很多实际问题中具有优于其他方法的特点,本文介绍了支持向量机原理及其在模式分类中多方面的应用,并阐述了SVM在算法上的最新研究。 相似文献
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决策支持系统是跨学科的综合体系，涉及机器学习理论。支持向量机是近几年发展起来的学习方法，它是利用最优分类面（线）将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开，而且要使两类的分类空隙最大。然而当两类中的样本数量差剐悬殊时，支持向量机的分类能力会下降。为了解决此问题，本文提出了一种改选的支持向量机算法，在所开发的医学决策支持系统上的应用表明，此方法在解决两类样本数量十分不均衡问题时有着很强的分类能力，不失为一种有效的决策分析工具。 相似文献
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支持向量机在植物分类中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了基于支持向量机的分类原理对鸢尾属植物进行分类的方法。支持向量机是在统计学习理论基础上提出的一种新型的通用学习方法,主要应用于数据的分类和回归估计,而植物分类的主要依据是植物的外观特征。通过提取植物的特征数据和使用支持向量机算法获得实验结果,实验结果表明,采用支持向量机对植物分类是可行的。 相似文献
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抗压能力大小判定是一个多指标、多目标的评价系统,传统计算方法存在繁琐、客观性差的问题。提出了一种改进的模糊支持向量机的评价模型,对抗压能力进行评价。建立模糊隶属度函数,在减少训练集中异常样本点对分类超平面干扰的同时,并没有降低边缘样本点对分类超平面的影响。实验表明,改进的模糊支持向量机提高了抗压能力评价的准确率,模糊支持向量机的泛化能力也得到了提高。 相似文献
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提出一种遗传算法优化支持向量机算法的网络安全检测方法。混合算法能够直接得到分类超平面的系数,采用最优支持向量机模型对归一化后的网络数据进行检测,最终得到网络入侵结果。本文通过对比分析传统的SVM网络安全技术,验证了GA-SVM技术的优越性。 相似文献
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介绍了一个更有效的基于支持向量机的实时超声波钢轨伤损自动检测分类系统.根据钢轨伤损的特点提取特征量,利用基于支持向量机的分类预测算法实现钢轨伤损的实时检测分类,并基于统计处理的计算伤损尺寸.在嵌入式系统DSP中利用该机器学习算法实现了伤损的实时处理和测试.实现了钢轨伤损实时报警、显示伤损类型、所处轨内位置及程度. 相似文献
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为去除网络入侵数据集中的冗余和噪声特征,降低数据处理难度和提高检测性能,提出一种基于特征选择和支持向量机的入侵检测方法。该方法采用提出的特征选择算法选取最优特征组合,并以支持向量机为分类器建立模型,应用于入侵检测系统。仿真结果表明,本文方法不仅可以减少特征维数,降低训练和测试时间,还能提高入侵检测的分类准确率。 相似文献
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基于粗集的支持向量机文本分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出了一种基于粗糙集的支持向量机文本分类方法。该方法利用粗糙集的约简理论降低了支持向量的维数,同时保证了分类性能。实验表明该方法能获得较好的分类效果。 相似文献