兼顾公平性的上下文感知学习的结果预测分类器

摘要

本发明公开了一种兼顾公平性的上下文感知学习的结果预测分类器，分类器采用如下分类步骤：（1）初始化分类器的探索参数；（2）初始化分类器的权重矩阵；（3）判断数据库中是否有数据，如是，则随机选取其中一条数据的特征，转至步骤（4），如否，则结束训练；（4）根据选取赌博臂的概率取出分类样本；（5）根据权重矩阵预测结果；（6）接收实际结果的反馈，判断是否满足条件，如是，则预测失败，转至步骤（7），如否，则转至步骤（3）；（7）更新分类器的权重矩阵。本发明分类器利用划分结果更新分类器，根据特征划分出类别，如划分错误，则进行分类器权重矩阵的更新，从而使分类器划分出的类别更准确了，使得预测成功率更高。