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基于决策树的用户偏好特征分析

编辑:admin    来源:未知    作者:admin

一、选题的目的和意义

随着时代的进步和科技的发展,手机已经进入了智能化的时代。如今的手机已经不再单纯是一个打电话的工具了,智能手机的诞生赋予了手机更多更丰富的角色,它在工作、学习、生活、娱乐等各个方面都占有重要的地位,是现代人不可或缺的重要工具。
正是由于手机的重要性,人们对智能手机性能也更加看重。这次我们所设计的课题正是契合了这一点,通过对用户手机进行数据的采集,在云端对所收集的数据进行数据分析和数据挖掘,从中找出用户使用手机的一些习惯,例如对于某些应用程序的偏好,使用某些应用程序存在时间上的定性,一些应用程序与手机中内置的开关存在的特殊联系等等,从而得出用户的偏好特征,再对其进行智能的优化和管理,实现对用户手机进行智能优化,提高用户手机的使用效率,增强用户对手机的体验,最终希望达到人工智能的优化处理。
决策树代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。利用这种模式匹配的方法来分析可以较为准确的得出用户的偏好特征。
 
二、 本题的研究现状及开题前的准备工作
目前市场上有许多智能手机的优化程序,但是做到智能优化的还比较少,而且这些软件大多数是以本地优化为主,优化的模式也比较固定,缺少对于用户实时数据的分析进行个性化的优化。
         自从1980年在卡内基-梅隆大学召开第一届机器学术研讨会以来,机器学习的研究工作发展很快,已成为中心课题之一,国内外对于机器学习和人工智能的研究也得到了蓬勃的发展。而本次毕设所用到的决策树算法,是机器学习中经常用到的经典算法,其分类精度高、生成的模式简单、对噪声数据有很好的健壮性这些特点对于本课题的研究十分重要,帮助非常大。
         本毕业论文在开题之前主要是阅读了大量的文献材料,对于机器学习理论有了明确的认识,通过对许多经典的算法的比较,确定了决策树算法为主体,对其中的ID3算法和C4.5算法做了进一步的学习。
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