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对于CBR中的案例检索问题，结合经典案例相似度计算方法，对目前在各实际系统中应用最为广泛的k-NN算法进行改进。经过特征约简，在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响基础上，提出了一种小规模的基于时序的案例特征权重多阶段调整算法。该算法适用于数值型特征项相似度计算。
一种基于k-NN的案例相似度权重调整算法
【摘 要】
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对于CBR中的案例检索问题，结合经典案例相似度计算方法，对目前在各实际系统中应用最为广泛的k-NN算法进行改进。经过特征约简，在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响基
【机 构】
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南开大学商学院,廊坊师范学院计算机科学与技术系,中国人民武装警察部队学院基础部
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年23期
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