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标签推荐系统的推荐结果质量不高, 会影响和误导用户对资源的查找与定位, 甚至引发信息迷航的现象。为了提高推荐结果的准确度和覆盖度, 提出的多阈连续条件随机场模型, 不仅保持了条件随机场无须对数据作独立
基于流量突发性、源IP地址的分散性、流非对称性等单一手段进行DDoS攻击检测,存在准确率低,虚警率高等问题。利用条件随机场不要求严格独立性假设与综合多特征能力的优点,提出了基于CRF模型融合特征规则集
使用主题模型对文本建模,提取文本的隐含主题,进而进行词性标注和文本分类等工作,是机器学习和文本挖掘领域的研究热点。提出一个基于LDA的主题模型,它基于“段袋“假设——文本中的段落具有相同的主题,且连续
如何用简单易懂的例子解释条件随机场(CRF)模型一篇很好的说明(一个网上的问答)
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此方法可用于当需要负载均衡时,即想选择多台机器来处理程序执行。 随机的选择一台机器来处理。
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