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社交媒体；词表征；触发器；行为演化 下载：63 浏览：325

赵礼强 姜崇靖可 《中文研究》 2018年8期

摘要:
内容分发网络(CDN)以推(Push)和拉(Pull)作为两种主要的内容分发策略。拉是服务器对用户请求给予回应的方式，在面对高并发请求时，以推方式预分发到服务器上的内容将有效辅助改善服务器过载的情况，并实现热度内容的主动推送。预分发内容的热度高低直接决定了内容的边缘命中率和用户的启动延迟，有效减少预分发内容替换的频率和对源服务器访问时的网络堵塞，因此在网络小说服务器中依据网络小说热度对内容分发策略的部署就显得更为重要。目前针对网络小说服务器的内容分发策略的研究较少，缺乏对网络小说热度科学有效的评价标准。以服务器管理人员的主观经验判断和低命中的预分发内容的不断替换来实现内容推送的策略，不仅主观性强，同时内容的不断替换更极大地增加了服务器负担。针对这一问题，该文通过定义网络小说热度概念，对在起点中文网爬取到的数据进行预处理，数据拟合显示数据符合幂律分布规律，并建立热度等级评价标准，分别采用贝叶斯网络、随机森林算法与Logistic回归建立预测模型，对网络小说热度预测进行对比研究。结果显示，随机森林算法的预测正确率达到97.097%，均方误差为0.112 8，分类预测效果更优，且误差率更低。因此选用随机森林算法，依据网络小说热度评价标准，能够有效解决网络小说CDN系统内容部署不准确而导致低命中内容的不断替换和用户访问延迟的问题，为内容分发策略提供有效指导，从而提高内容命中率，提升网络小说CDN系统运作效率。

集成学习之随机森林算法综述 下载：60 浏览：400

王奕森 夏树涛 《信息通信与技术》 2018年1期

摘要:
集成学习是一类非常重要且实用的方法，以简单高效著称的随机森林算法是集成学习算法的代表之一，它集成众多决策树并以投票的方式输出结果，在许多应用领域取得了巨大的成功。文章介绍决策树和随机森林算法，总结随机森林算法在性能改进、理论性质方面的研究进展，及其和深度学习算法之间的区别与联系。

线性回归和随机森林算法融合在餐饮客流量的预测 下载：77 浏览：484

杨森彬 《软件工程研究》 2018年11期

摘要:
数据挖掘技术运用于餐饮行业具有一定的社会价值,通过预测餐饮行业客流量,根据客流量多少餐厅合理为顾客准备用餐,有利于提升顾客用餐体验,提高餐饮质量的同时让餐饮行业更高效运作。本文通过研究线性回归算法与随机森林算法理论,提出将线性回归算法与随机森林算法融合的思想,将其应用在餐厅顾客回访数量预测,并通过实验证明该思路的合理性和可实施性。通过实验对比,算法融合思路比线性回归算法准确率提高了约3.004%,比随机森林算法提高了约2.022%。比以往大部分研究取得更优的预测效果,为数据挖掘技术在餐饮行业的应用提供了新的思路。
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