Plackett-Luce模型是一个用于处理排名数据的概率模型。在统计学和机器学习中,这个模型常用于分析和预测个体或项目的相对偏好或排序。它是一种选择模型,用于描述多个项目或选项在一定条件下被选择的概率。 在Plackett-Luce模型中,每个项目都有一个与之相关的参数,这个参数反映了该项目的相对吸引力或优先级。这些参数通常...
某个网络入侵检测模型的介绍—Plackett-Luce模型 引言 网络安全已经遍及到日常生活中的方方面面,在这个信息化的社会,为了保障用户的隐私以及客户的重要敏感数据,计算机领域的网络安全问题就越发严峻。制定安全战略和全面解决方案是保证信息安全的最先要完成的目标。IDS、防火墙等安全产品的构成的简单屏障,在面对网络威胁和...
协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛使用的、最成基于,,,模型的协同过滤算法 第,章绪论 功的推荐技术,与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用户偏好兴趣,在用户群中找到与指定用户具有相同兴趣的邻居集,综合这些 相似邻居集对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
1.一种基于Plackett-Luce模型的在线服务评价方法,其特征在于:包括如下步骤:首先根据用户的在线服务评分得到用户对在线服务的偏好值,进一步确定每位用户对于在线服务的偏好关系;通过确定的在线服务的偏好值,统计出每个服务在排序中占优的次数;然后根据Plackett-Luce模型的对数似然函数,利用极大似然估计法构建迭代函数,并将服...
本文提出一种利用 Plackett-Luce 模型的在线服务评价方法. 首先根据用户服务评分计算获取在线服务的偏好关系,并根据偏好关系得到占优次数;其次将服务占优次数转化为服务排序权重,并建立 Plackett-Luce 模型的迭代函数,对排序权重值进行迭代计算;最后把排序权重值转化的概率作为服务评价结果. 通过基于公开数据集的实验验证...
然后根据 Plackett‑Luce 模型的对数似然函 数,用极大似然估计方法构建迭代函数。将服务 的占优次数标准化后代入迭代函数计算得出每个 在线服务的排序权重,将其作为评价结果对在线 服务进行排序。本发明根据用户偏好从概率的角 度推断在线服务排序权重,得到在线服务评价结 果。同时,本发明不仅可以提高操纵评价结果的...