高维特征集选择模型研究

特征选择是机器学习和模式识别等领域一个关键问题,而高维特征选择又是当今研究的热点和难点。从高维特征选择的模型出发,详细说明高维特征选择所采用的各种算法类型,并分析了该模型的优劣。

BTSVM在图书借阅平台推送信息中的应用

针对当前图书借阅平台推送信息量大、分类管理困难等问题,提出了一种基于参数优化二叉树支持向量机(BTSVM)的推送信息分类算法。采用统计分词法对文本信息进行预处理,形成高维特征集,再利用参数优化后的BTSVM算法,实现平台内各种推送信息的精确分类,从而对不同客户群体进行针对性的信息推送。实验结果表明,BTSVM算法较SVM和ELM方法具有更高的分类准确率。