基于广义线性模型的网页信息搜索错误概率分析

论文摘要

传统泊松分布模型分析网页信息搜索错误概率过程中,模型构建完成后未检验模型优度,导致预测网页信息搜索错误概率的精度较低,以广义线性模型基本原理为前提,基于广义线性回归设计网页信息错误风险概率广义线性模型,采用极大似然方法估计模型回归参数α取值,通过SD方法、Pearsonχ~2方法检验模型拟合优度,分析模型变量弹性,获取影响网页信息搜索错误概率的关键因素,完成网页信息搜索错误概率分析.实验结果表明,所设计模型预测网页信息搜索错误概率精度均值高达98.5%,预测网页信息搜索错误次数与实际值吻合,能够得出影响网页信息搜索错误概率的因素.

论文目录

• 引言
• 1 广义线性模型基本原理
• 2 基于广义线性模型的网页信息搜索错误概率风险评价
•   2.1 风险概率广义线性回归
•   2.2 回归参数α的极大似然估计
•   2.3 模型拟合优度检验
•   2.4 模型变量弹性分析
•   2.5 网页信息搜索错误概率风险评价
• 3 实验分析
•   3.1 有效性分析
•   3.2 模型预测精度分析
•   3.3 模型边际效益分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄秀常

关键词: 广义线性模型,信息搜索,联系函数,极大似然估计,弹性系数,错误概率

来源: 菏泽学院学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 数学,互联网技术

单位: 义乌工商职业技术学院机电信息学院

基金: 2019年度义乌工商职业技术学院科研项目(2019JD304-01)

分类号: O212.1;TP393.092

DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2019.02.003

页码: 14-20

总页数: 7

文件大小: 161K

下载量: 118