葉片泵YUKEN中國臺灣PV2R12-25-33-F-REAA-41油研,3．1 查詢點移動 每一輪查詢，都使得查詢點更接近理想查詢點，檢索樣本中與正例相關(guān)的特征得到加強(qiáng)、與負(fù)例相關(guān)的特征得到減弱，通常用Rocchio公式來描述： 相關(guān)反饋 其中， —— 第次查詢時，查詢點的位置 —— 第次查詢時，查詢點的位置 —DSG-01-2B2-A220-N1-50，DSG-01-2B3-A220-N1-50，DSG-01-3C2-A220-N1-50，DSG-01-3C4-A220-N1-50，DSG-03-2B2-A220-N1-50，DSG-03-2B3-A220-N1-50，DSG-03-3C2-A220-N1-50，DSG-03-3C4-A220-N1-50，DSG-01-2B2-D24-N1-50，DSG-01-2B3-D24-N1-50，DSG-01-3C2-D24-N1-50，DSG-01-3C4-D24-N1-50，DSG-03-2B2-D24-N1-50，DSG-03-2B3-D24-N1-50，DSG-03-3C2-D24-N1-50，DSG-03-3C4-D24-N1-50，DSG-01-2B2-A110-N1-50，DSG-01-2B3-A110-N1-50，DSG-01-3C2-A110-N1-50，DSG-01-3C4-A110-N1-50，DSG-03-2B2-A110-N1-50，DSG-03-2B3-A110-N1-50，DSG-03-3C2-A110-N1-50，DSG-03-3C4-A110-N1-50，— 特征向量 ——  的基數(shù) ，， —— 加權(quán)系數(shù) 3．2 查詢參數(shù)調(diào)整 考察用戶正例反饋集合中特征向量的各個分量，如果反饋集合中的各個特征向量在向量空間某維上的分布越亂，則認(rèn)為該分量與檢索的相關(guān)程度就越小，所以，就應(yīng)該減小該分量的權(quán)重，反之，則應(yīng)增加該分量的權(quán)重。葉片泵YUKEN中國臺灣PV2R12-25-33-F-REAA-41油研

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葉片泵YUKEN中國臺灣PV2R12-25-33-F-REAA-41油研,3．3 支持向量機(jī)用于相關(guān)反饋時的不足 SVM在解決分類問題上取得很大成功。但是，現(xiàn)實很多任務(wù)面對的數(shù)據(jù)是需要多個標(biāo)注的序列數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)或者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，DSG-01-2B2-A220-50，DSG-01-2B3-A220-50，DSG-01-3C2-A220-50，DSG-01-3C4-A220-50，DSG-03-2B2-A220-50，DSG-03-2B3-A220-50，DSG-03-3C2-A220-50，DSG-03-3C4-A220-50，DSG-01-2B2-D24-50，DSG-01-2B3-D24-50，DSG-01-3C2-D24-50，DSG-01-3C4-D24-50，DSG-03-2B2-D24-50，DSG-03-2B3-D24-50，DSG-03-3C2-D24-50，DSG-03-3C4-D24-50，DSG-01-2B2-A110-50，DSG-01-2B3-A110-50，DSG-01-3C2-A110-50，DSG-01-3C4-A110-50，DSG-03-2B2-A110-50，DSG-03-2B3-A110-50，DSG-03-3C2-A110-50，DSG-03-3C4-A110-50，DSG-01-3C60-A220-50，DSG-01-3C60-A220-N1-50，DSG-01-3C60-D24-50，DSG-01-3C60-D24-N1-50，DSG-01-3C60-A110-50，DSG-01-3C60-A110-N1-50,SVM在處理這些問題時，對每一個目標(biāo)獨立地進(jìn)行標(biāo)注，忽視了大量有用的信息。而概率圖模型可以利用這些數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)信息，表示出目標(biāo)之間的關(guān)系，大大提高標(biāo)注的精度。我們研究的對象是視頻數(shù)據(jù)，這是時空信息豐富的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，所以，使用概率圖模型是一個更好的選擇。葉片泵YUKEN中國臺灣PV2R12-25-33-F-REAA-41油研