一种基于改进随机森林的知识检索优化算法

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针对知识库知识检索优化过程中的数据冗余及效率较低问题,提出一种基于改进随机森林的知识检索优化算法,以提高知识检索优化效率。该算法采用互信息加权,并结合粒子群算法依据决策树的相关性及评价精度确定决策树权重,以优化随机森林的结构,最终获得耦合度更小且评价精度更高的算法模型。实验表明,该算法知识检索质量的NDCG指标平均提升了14.25%,平均评价精度指标MAP则提升了13.75%,表明该算法能提升检索质量,可用于解决检索结果优化效率和精度低的问题。
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