基于决策树的供应商全链路动态特征挖掘算法
张世良1
孙刚2
唐良运2
1.华南理工大学 计算机科学与工程学院,广州 510006;南方电网数字电网研究院有限公司, 广州 5106632.南方电网数字电网研究院有限公司, 广州 510663
摘要：为了降低特征挖掘结果的汉明损失和错误率,提出了一种基于决策树的供应商全链路动态特征挖掘算法.对数据实施数值化、离散化和归一化处理,通过降低数据值域的差异来降低汉明损失和错误率.利用处理后的数据建立决策树,通过剪枝操作提高了数据分类的精度,采用改进的CHI值和RBF神经网络有效挖掘全链路动态特征.该算法降低了挖掘结果的汉明损失和错误率,且分类处理精度、准确率、召回率均有所提高.该算法有效提高了供应商全链路动态特征的挖掘效果.
关键词：决策树供应商全链路特征数据预处理剪枝操作RBF神经网络数据分类动态特征挖掘
分类号：TP399(计算技术、计算机技术)
资助基金：广东省自然科学基金项目(201835426589)
论文发表日期：2023-07-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 447-452 )
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