本文主要研究内容
作者王美,龙华,邵玉斌,杜庆治（2019）在《基于FM与DeepFM模型对GTD特征的研究》一文中研究指出：用"全球恐怖主义研究数据库"GTD数据集分析恐怖袭击事件的聚集性,对分析未来事件发生有较好的作用。对该课题的研究中有学者发现逻辑回归模型LR对GTD数据集的分类效果最佳,并提出GTD中大多数特征参数和分类变量呈线性关系,但在其研究模型中未充分考虑GTD数据集的稀疏性以及高维度多冗余的特点,若充分考虑前面提到的GTD的特点,学者们得出的结论是否仍符合。基于此问题,选用善于对稀疏集进行分析的"因子分解机"FM"与线性模型LR对GTD进行实验,用马修斯系数MCC比较分类效果,MCC越大越好,实验结果显示FM其MCC为0.96高于LR的0.94,GTD分类中基于FM优于LR的情况,进而采用FM与深度分解机"DeepFM"模型对GTD分类是否需深度建模进行研究,基于基尼系数Gini比较分类效果,Gini越大越好,实验结果显示相对于DeepFM其FM提前33%的时间基尼系数达到0.8良好情况,最终均收敛于0.95,综合可知,针对GTD数据集的分析,低阶(d=2)FM分类模型比线性LR(d=1)和高阶DeepFM(d>2)模型效果更佳。补充FM为概率模型,文章中加入分类阈值算法,使得最终为二分类结果 ,FM与分类阈值的结合即TFM模型。
Abstract
yong "quan qiu kong bu zhu yi yan jiu shu ju ku "GTDshu ju ji fen xi kong bu xi ji shi jian de ju ji xing ,dui fen xi wei lai shi jian fa sheng you jiao hao de zuo yong 。dui gai ke ti de yan jiu zhong you xue zhe fa xian luo ji hui gui mo xing LRdui GTDshu ju ji de fen lei xiao guo zui jia ,bing di chu GTDzhong da duo shu te zheng can shu he fen lei bian liang cheng xian xing guan ji ,dan zai ji yan jiu mo xing zhong wei chong fen kao lv GTDshu ju ji de xi shu xing yi ji gao wei du duo rong yu de te dian ,re chong fen kao lv qian mian di dao de GTDde te dian ,xue zhe men de chu de jie lun shi fou reng fu ge 。ji yu ci wen ti ,shua yong shan yu dui xi shu ji jin hang fen xi de "yin zi fen jie ji "FM"yu xian xing mo xing LRdui GTDjin hang shi yan ,yong ma xiu si ji shu MCCbi jiao fen lei xiao guo ,MCCyue da yue hao ,shi yan jie guo xian shi FMji MCCwei 0.96gao yu LRde 0.94,GTDfen lei zhong ji yu FMyou yu LRde qing kuang ,jin er cai yong FMyu shen du fen jie ji "DeepFM"mo xing dui GTDfen lei shi fou xu shen du jian mo jin hang yan jiu ,ji yu ji ni ji shu Ginibi jiao fen lei xiao guo ,Giniyue da yue hao ,shi yan jie guo xian shi xiang dui yu DeepFMji FMdi qian 33%de shi jian ji ni ji shu da dao 0.8liang hao qing kuang ,zui zhong jun shou lian yu 0.95,zeng ge ke zhi ,zhen dui GTDshu ju ji de fen xi ,di jie (d=2)FMfen lei mo xing bi xian xing LR(d=1)he gao jie DeepFM(d>2)mo xing xiao guo geng jia 。bu chong FMwei gai lv mo xing ,wen zhang zhong jia ru fen lei yu zhi suan fa ,shi de zui zhong wei er fen lei jie guo ,FMyu fen lei yu zhi de jie ge ji TFMmo xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自通信技术的王美,龙华,邵玉斌,杜庆治，发表于刊物通信技术2019年06期论文，是一篇关于因子分解机论文,深度分解机论文,模型论文,基尼系数论文,通信技术2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自通信技术2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：因子分解机论文; 深度分解机论文; 模型论文; 基尼系数论文; 通信技术2019年06期论文;