Using entropy-based local weighting to improve similarity assessment
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/97483
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2002-06
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This paper enhances and analyses the power of local weighted similarity measures. The paper proposes a new entropy-based local weighting algorithm to be used in similarity assessment to improve the performance of the CBR retrieval task. It has been carried out a comparative analysis of the performance of unweighted similarity measures, global weighted similarity measures, and local weighting similarity measures. The testing has been done using several similarity measures, and some data sets from the UCI Machine Learning Database Repository and other environmental databases.
CitacióNúñez, H., Sanchez, M., Cortes, C., Comas, J., Rodriguez-Roda, I., Poch, M. "Using entropy-based local weighting to improve similarity assessment". 2002.
Forma partLSI-02-48-R
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R02-48.pdf | 58,57Kb | Visualitza/Obre |