[发明专利]一种结合限制数据的特征权值量化方法

摘要

一种结合限制数据的特征权值量化方法，它涉及一种结合限制数据的特征权值量化方法，本发明是要解决现有的基于限制数据的特征权值量化方法无法处理限制数据分布不均衡和限制数据存在不一致性的问题。本发明所述一种结合限制数据的特征权值量化方法按以下步骤进行：一、合并“限制数据”和“非限制数据”进行特征权值量化；二、特征权值量化函数中结合参数分布系数；三、特征权值量化函数中结合参数置信度。本发明解决了限制数据分布不均衡和限制数据中存在不一致性的问题。技术要点在于结合限制数据和非限制数据进行特征权值量化，并提出参数分布系数和置信度，本发明可应用于网络技术领域。

主权项

一种结合限制数据的特征权值量化方法，其特征在于所述方法按以下步骤进行：步骤一、合并“限制数据”和“非限制数据”进行特征权值量化：通过优化特征的权值以使相似度小于0.5的数据对其相似度趋近于0，而使相似度大于0.5的数据对其相似度趋于1；步骤二、特征权值量化函数中结合参数“分布系数”：用must‑link关系将限制数据划分为多个等价类，每个等价类内包含的任一点对均满足must‑link关系；满足must‑link关系的点对为用户指定的位于同一类别内的数据，即相似的数据，这些数据位于数据空间中相对密集的区域内，可使每个密集分布的区域在权值量化函数中拥有同样的重要性以平衡限制数据的非均匀分布；步骤三、特征权值量化函数中结合参数“置信度”：为每个等价类内的数据点对提供置信度，以确定其满足用户指定的限制关系的可信性，并融合此置信度进行特征权值量化；“置信度”代表某一点对同时满足must‑link关系和can’t‑link关系的可能性，以边连接某一等价类内满足must‑link关系的点对，并通过点对间的距离计算该点对的“置信度”，置信度的计算过程是基于以下三种情况进行的：步骤三（1）、Tb中不存在不一致的点对，则该等价类中的任意点对间的置信度均为1；步骤三（2）、Tb中存在不一致的点对，设其为(p,q)，则对于等价类中的其它点对，设其为(i,j)，通过i和j与p和q之间的距离来计算点对(i,j)的置信度；步骤三（3）、对于不一致的点对，其置信度显然为0.5，即其满足must‑link关系和can’t‑link关系的可能性均为50%。