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文檔簡介
1、隨著全球因特網(wǎng)普及程度的加深,因特網(wǎng)上的數(shù)據(jù)也呈爆炸式的增長。當前,互聯(lián)網(wǎng)用戶和以前相比更加依賴于搜索引擎。大量使用者訪問搜索引擎,會產(chǎn)生巨量的檢索日志數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中隱藏了很多的用戶瀏覽模式。因此,利用數(shù)據(jù)分析技術(shù),從用戶的檢索數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)用戶意圖,能夠帶來巨大商業(yè)價值。
針對用戶查詢意圖歸類任務(wù),存在很多分類算法,其中常見的是決策樹分類算法。典型的決策樹分類模型是ID3模型,其有很多優(yōu)點,例如:算法運行時間較短,對數(shù)據(jù)的利用
2、率高,沒有無解風險。但缺點也很明顯,首先ID3算法沒有剪枝過程,而且算法不能處理連續(xù)屬性,最后ID3算法的解可能是局部最優(yōu)解而不是全局最優(yōu)解。本文詳細描述了經(jīng)典ID3算法的優(yōu)點和缺點,并針對其中的兩點不足“過多的對數(shù)運算會影響時間性能”和“多值特征偏向?qū)е路诸愓_性降低”進行了改進。本文使用了UCI公共數(shù)據(jù)集檢驗了算法的正確性和性能。
本文介紹了用到的用戶查詢?nèi)罩?,并且提出了一種對日志預處理的方法,給出了統(tǒng)計分析的結(jié)果。最后,
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