关于无线网络用户需求信息快速识别仿真

摘要：

对无线网络用户需求信息进行快速识别,能够满足网络用户的基本需要,对用户需求信息进行识别,需要利用空间向量模型描述用户需求信息数据,将训练样本输入到支持向量机分类器中进行训练.传统方法将用户需求信息转换为查询词矢量数据,计算相应信息所属领域模型的概率,但忽略了用户信息的不平衡性,导致收敛速度较慢.提出一种基于支持向量机优化的无线网络用户需求信息快速识别方法,采用特征词出现的频率来表示用户信息数据的矢量特征,利用空间向量模型描述用户数据,计算用户数据集中的全部特征词权值完成预处理.将预处理后用户需求信息数据样本进行训练,并采用协同进化的粒子群算法对支持向量机分类器参数进行优化,实现无线网络用户需求信息的快速识别.仿真证明了所提方法能够有效识别出无线网络用户需求信息,且具有收敛速度快的优点.

关键词：无线网络、用户需求信息、快速识别

所属期刊栏目：36

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：392-395