32、特征选择与用户意图分类算法研究

特征选择与用户意图分类算法研究

在机器学习领域，特征选择和用户意图分类是两个重要的研究方向。特征选择旨在从原始特征集中挑选出有效特征，以降低数据集维度；而用户意图分类则用于识别问答和对话系统中用户的兴趣。本文将介绍两种相关算法：二进制优势跟踪人工蜂群算法（BST - ABC）和基于预训练RoBERTa和CNN的混合神经网络（RBERT - C）。

二进制优势跟踪人工蜂群算法（BST - ABC）

特征选择的重要性

特征工程是机器学习的基石，特征选择作为其中的重要环节，能够保留有用特征，去除冗余和无关特征。然而，随着候选特征数量的增加，可能的特征组合数量呈指数级增长，因此需要高效的特征选择方法。

人工蜂群算法（ABC）及其改进

人工蜂群算法（ABC）是一种有效的群体智能元启发式算法，已被应用于特征选择问题。尽管ABC具有较好的优化能力，但其收敛速度和搜索质量仍有待提高。许多研究者对ABC进行了改进，例如记录全局最优解和先前放弃的解、实现二进制ABC算法的变体、改进初始食物源生成算法以及提出基于Knee Points的多目标ABC算法等。

BST - ABC算法的改进

为了提高ABC在特征选择中的收敛速度和开发能力，本文提出了BST - ABC算法。与原始ABC相比，BST - ABC在两个方面进行了改进：
1. 在每次迭代中，蜜蜂在每个维度上向其他蜜蜂学习，而不是每次只更新一个维度。
2. 学习样本不是随机选择的，蜜蜂会选择适应性更好的个体进行学习。

BST - ABC算法的具体步骤

1. 基本人工蜂群