一种基于改进随机森林的知识检索优化方法

摘要

本发明属于知识库技术领域，具体涉及一种基于改进随机森林的知识检索优化方法。本发明降低了随机森林分类模型内部决策树的耦合性，适当减少了决策树数量，从而简化了分类模型的结构，能够一定程度上提高模型运行效率。本发明对所保留的决策树采用粒子群算法进行权值分布优化，能够较大增强随机森林模型的分类准确性。本发明采用改进的随机森林算法构造分类模型，对知识检索结果进行再分类，能够筛除与目标检索内容相关度较低的检索结果，并将结果根据内容相关度进行排序，大大提高了其检索精度，有利于增强用户体验，优化搜索性能指标。