一种交互网络特征反馈标记方法研究

面对海量的网络数据,传统方法在检索信息时需要庞大的精力和时间,因此,提出基于加权遗传算法的交互网络特征反馈标记方法。分析交互网络数据处理流程,根据分析结果,利用加权遗传算法对特征加权计算,找出近似全局最优解;使用户对文本特征或者图像实例完成标记,基于用户的标记与未标记情况构建双重监督图,建立实数值推测函数并计算,获取双重监督图中未标记的结点。仿真实验验证了方法误差较小、检索精度较高,可在大量的数据中快速找到目标内容。

一种动态加权条件网络数据的特征标记算法

针对传统特征标记方法在面对海量的网络数据时出现的定位目标信息困难、时间和空间开销较大等问题,提出基于加权遗传算法的互信息特征反馈标记方法。首先优化数据处理流程,对目标数据特征进行加权处理,得到近似全局最优解;其次用户对文本特征或者图像实例完成标记,基于用户的标记与未标记情况构建双重监督图;最后建立实数值推测函数并计算,获取双重监督图中未标记的结点。通过仿真实验结果,验证了方法误差较小、检索精度较高,能够实现在大量的数据中快速找到目标内容。