35、交互式文档搜索与客户购买力分类新方法

交互式文档搜索与客户购买力分类新方法

在当今信息爆炸的时代，文档搜索和客户购买力分类是两个重要的领域。前者帮助我们在海量的文档中快速找到所需信息，后者则有助于企业进行精准的营销和个性化推荐。下面将详细介绍交互式文档搜索的多类多样密度方法以及基于蚁群优化的客户购买力分类方法。

交互式文档搜索的多类多样密度方法

传统的文档搜索引擎大多致力于实现完美搜索，通过引用信息等对文档进行相关性排序，而较少借助用户的反馈来引导搜索。然而，由于用户脑海中的关键词有时并不明确，直到查看了一定数量的文档后才会清晰。因此，提出了一种交互式文档搜索方法，允许用户向搜索引擎反馈每个文档的相关性，搜索引擎利用这些信息缩小搜索结果列表。

多类多实例学习框架

多类框架是对原始多实例学习框架的扩展。在原始框架中，一个包（实例集合）若至少有一个正实例则被标记为正，若所有实例都是负实例则被标记为负。而在多类框架中，包根据其最具影响力的类标签的实例来标记。

例如，在一个二维特征空间中，解决多类问题至少需要两个点。点A代表正类，点B代表负类。影响力的顺序取决于同时包含A和B的包的类标签。如果包被标记为A类，则A类比B类更具影响力，反之亦然。这种结构也适用于类数大于2的问题。

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    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([正类点A]):::sta