3 bob Adaptiv rezonans nazariyasiga kirish

Optimallashtirish algoritm

Algoritmning uchta muhim parametrini o'zgartirishingiz mumkin. Klasterlarning ruxsat etilgan maksimal soni ( TOTAL_PROTOTYPE_VEC TORS doimiysi sifatida ko'rsatilgan ) algoritm kerak bo'lganda yangi klaster yaratishi uchun etarlicha katta bo'lishi kerak. Yangi klasterlarni yaratish qobiliyati beri Xia bitta dan mayor foyda ART1, kerak ruxsat berish shakllanishi etarli miqdordagi yangi klasterlar.
Beta parametr va parametr hushyorlik juda muhim uchun to'g'ri ART1 algoritmining yo'nalishi. Ehtiyotkorlik o'lchovi muhim ahamiyatga ega, chunki u berilishi mumkin bo'lgan tavsiyalar sonini belgilaydi. Agar klasterlar juda ko'p ajoyib tavsiyalar mumkin bo'l noto'g'ri, chunki bitta klasterdagi xususiyat vektorlari juda katta farq qiladi. Klasterlar juda kichik bo'lsa, xuddi shunday natija olinadi, chunki to'g'ri mosliklarni topish uchun bunday klasterlarda xususiyat vektorlari etarli emas . Beta parametr (aniq Stiven Gallant) - bu "buzg'unchi ulanishlar", qaysi qaytarib beradi afzal ko'rish vektorlar prototiplar Bilan kattaroq o'xshashlik darajasi.

Misol ishga tushirish

Tavsiya dasturidan olingan algoritmni bajarish jurnalini ko'rib chiqing, uning manba kodi yuqorida tavsiflangan. Manba kodi DEBUG doimiysidan foydalanmasdan tuzilgan , shuning uchun ART1 algoritmining ichki ishi ko'rsatilmagan.
Birinchi element chiqishi tasniflashdir vektorlar belgilar yoqilgan klasterlar. Da bu ko'rsatilgan har biri dan vektor prototiplar (klasterlarni ifodalovchi) va xususiyat vektorlari (3.8 ro'yxatga qarang). Dastlabki ma'lumotlarga asoslanib, beshtasi mavjud bo'lishiga qaramay, faqat to'rtta klaster yaratilgan.
Roʻyxat 3.8. Displey klasterlar Bilan foydalanish dasturlari tavsiyalar

ProtoVector	0 :	0	0	0	0	0	0	0	0	bitta	0	0
mijoz 0	:	0	0	0	0	0	bitta	0	0	bitta	0	0 :	0 :
Xaridor 7	:	0	0	bitta	0	0	0	0	0	bitta	0	0 :	0 :
Xaridor 9	:	0	0	bitta	0	0	bitta	0	0	bitta	0	0 :	0 :
ProtoVector	bitta :	0	0	0	0	bitta	0	0	bitta	0	0	0
Xaridor 3	:	0	0	0	0	bitta	0	0	bitta	0	0	bitta :	bitta :
Xaridor 8	:	0	0	0	0	bitta	0	0	bitta	0	0	0 :	bitta :
ProtoVector	2 :	0	0	0	bitta	0	0	0	0	0	0	0
mijoz 2	:	0	0	0	bitta	0	0	bitta	0	0	bitta	0 :	2 :

Xaridor 4	:	bitta	0	0	bitta	0	0	0	0	0	bitta	0 :	2 :
Xaridor 6	:	bitta	0	0	bitta	0	0	0	0	bitta	0	0 :	2 :
ProtoVector	3 :	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	bitta
Xaridor 1	:	0	bitta	0	0	0	0	0	bitta	0	0	bitta :	3 :
Xaridor 5	:	0	0	0	0	bitta	0	0	0	0	0	bitta :	3 :
ProtoVector	4 :	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

V ro'yxatga olish 3.9 ko'rsatilgan qismi ma `lumot, qaysi ko'rsatadi dastur tavsiyalar berasiz. Ushbu dastur matn nomlarini xususiyat vektori bilan ifodalangan ob'ektlarga hamda tavsiyalarga qo'llaydi.
Roʻyxat 3.9. Natija bajarilishi algoritm ekstraditsiya tavsiyalar
Uchun mijoz 0, The eng yaxshi tavsiya hisoblanadi 2 (Snickers) Ushbu klasterning 3 a'zosidan 2 tasi egalik qiladi
Allaqachon egalik qiladi: To'plam Kat Heath bar

Uchun mijoz bitta, The eng yaxshi tavsiya hisoblanadi 4 (Qalam) Bu klasterning 2 aʼzosidan 1 nafariga tegishli Allaqachon egalik qiladi: Qogʻoz qalam biriktirgich

Uchun mijoz 2, The eng yaxshi tavsiya hisoblanadi 0 (Bolg'a) Ushbu klasterning 3 a'zosidan 2 tasi egalik qiladi

Allaqachon egalik qiladi: tornavida Kalit Lenta o'lchov

Uchun mijoz 3, yo'q tavsiya mumkin bo'l qilingan. Allaqachon egalik qiladi: Qalamli qalam biriktiruvchi

V hamma hol algoritm ART1 to'g'ri segmentlar xaridorlar v sotib olgan mahsulotlarga qarab guruhlar. Xaridor 0 joylashtirildi v klaster Candy , Xaridor 1 - klaster idorasida aksessuarlar va xaridor tomonidan 2 - v klaster Asboblar . Tavsiyalar belgilangan guruhlar, qaysi kerak mos keladi odatlar xaridor. To'lash Diqqat, Xaridor 3 uchun hech qanday tavsiyalar berilmasligi. Sababi, bu mijozning xususiyat vektori vektor bilan bir xil prototip (farq yo'q) Bu xaridor klaster tomonidan taqdim etilgan barcha tovarlarni sotib olganligini anglatadi.

ning jihatlari muvofiqlik maxfiylik

Ushbu algoritmning yana bir qiziqarli qo'llanilishi - o'qish uchun kitoblarni tavsiya qilish. Kutubxona foydalanuvchilari uchun tavsiyanoma tizimini tasavvur qiling . Har bir foydalanuvchi xususiyat vektori sifatida kodlangan. Xususiyat vektori foydalanuvchi o'qigan kitoblarni ifodalaydi. Vektorning har bir elementi belgilar ko'rsatadi kichik diapazon kitoblar v ichida tizimlari

raqamli tasnif (masalan, 100-103). Belgilangan assortimentga falsafaga oid kitoblar kiradi. ART1 algoritmini qo'llash orqali xususiyat vektor klasterlari guruhdagi ma'lum bir kitobni o'qigan odamlarning foizini aniqlash uchun tozalanadi . Ushbu ma'lumotlardan kitobni hali o'qimagan foydalanuvchiga tavsiya qilish uchun foydalanish mumkin.
Dastur test ma'lumotlari bilan yaxshi ishlaydi, lekin real sharoitlarda uni ilova amalga oshirib bo'lmaydigan yoqilgan sabab saqlash maxfiylik. Ko'pchilik kutubxonalar hisobot nima emas do'kon yozuvlar O hajmi, qanday kitoblar har bir foydalanuvchi tomonidan o'qiladi. Ushbu ma'lumotlarsiz ART1 algoritmini bajarish imkonsiz bo'lib qoladi.
Shaxsiylashtirish algoritmlaridan foydalanish bilan bog'liq ma'lum bir qo'rquv ham mavjud. To'g'ri ishlaganda, algoritmlar foydalanuvchi harakatlarini bashorat qilishi mumkin. Bu ularning xatti-harakatlari faqat tashqi omillar asosida bashorat qilinganiga ishonadigan ba'zi odamlar uchun qiyinchiliklarni keltirib chiqarishi mumkin . Garchi ushbu ilova foydali bo'lishi mumkin foydalanuvchi, mavjud va boshqa amalga oshirish, aralashish v maxfiylik odamlar. Uchun kurash co qo'rquv bog'liq Bilan o'xshash foydalanish algoritm , ko'pchilik kompaniyalar mijozlarga maxfiylik siyosati haqida ma'lumot beradi. Bu xaridorlarga qanday ma'lumotlar to'plangani, u bilan nima qilinayotgani va kim ko'rayotgani yoki foydalanayotganini bilish imkonini beradi.

Boshqa hududlar ilovalar

Algoritm ART1 beradi imkoniyat tasnifi ma'lumotlar v individual _ segmentlar (klasterlar). Tasniflash balki bo'l foydali Qanaqasiga anglatadi tadqiqot _ sinflar (turlari) klasterlar. Bundan tashqari Bormoq, Qanaqasiga ko'rinadi yoqilgan algoritm shaxsiylashtirish, o'rganish a'zolari alohida klaster imkon beradi qabul qilish qiziqarli ma'lumotlar. The algoritm mumkin foydalanish v Keyingi hududlar:

• 
  statistika;
  
• 
  tan olish tasvirlar;
  
• 
  pasayish diapazon qidirmoq;
  
• 
  biologiya;
  
• 
  veb-qidiruv Internet;
  
• 
  kon ma'lumotlar (ma'lumotlar kon).
  

Natijalar

Ushbu bobda biz tavsiyalar tizimi uchun ma'lumotlarni klasterlarga guruhlaydigan oddiy algoritmni ko'rib chiqdik. U dastlab vosita sifatida ishlab chiqilgan qaysi balki ishlatilgan uchun qayta ishlash ma'lumotlar. Yuqori samaradorlik algoritm paydo bo'ladi da qayta ishlash ma'lumotlar v tarmoqlar Internet v tijorat maqsadlarida.
Misol algoritm, topshirildi v bu bob, juda oddiy va ishlaydi Bilan ko'p ma'lumotlar emas. Internetda shaxsiylashtirilganda, ma'lumotlar nafaqat veb-sahifa mazmunini ko'rsatishni, balki sarflangan vaqtni ham o'z ichiga olishi mumkin. ustida uni ko'rish. Bir turi va ko'rsatish ma'lumotlar bog'liq dan algoritm, shaxsiylashtirishni amalga oshiradi. Xususiyat vektorlarida to'g'ri kodlangan bo'lsa, ART1 algoritmi Internetdagi xaridor xatti-harakatlarining ko'p jihatlarini aks ettiruvchi keng qamrovli ma'lumotlar bilan ishlashi mumkin.
foydalanishning salbiy tomoni bo'lsa-da , ular turli xil ma'lumotlarni to'plash uchun juda samarali vosita bo'lishi mumkin .

Adabiyot va resurslar

1. 
   Volfram tadqiqoti. Erik Vaysshteynning matematika olami. http://mathworld.wolfram.com/ saytida mavjud .
   
2. 
   Jasur BILAN. Ta'lim v asabiy tarmoqlar (Jasur S. Nerv tarmoq o'rganish. - Kembrij, Massa.: MIT Press, 1994).
   

Duradgor G., Grossberg S. O'z-o'zini tashkil etuvchi neyron naqshni aniqlash mashinasi uchun massiv parallel arxitektura // Kompyuter ko'rish, grafika va tasvirni qayta ishlash, 37: 54-1