[发明专利]一种白噪声补偿方法以及装置

说明书

技术领域

本发明涉及信息处理领域，特别涉及信息处理领域中的统计处理的方法以及系统。

背景技术

当前，在众多领域均涉及样本属性值的统计，例如在互联网行业等领域均涉及的样本属性值的统计。

但是当样本属性值的测量值较少时，统计结果有时无法真实地反映实际情况，甚至会出现统计结果让人难以理解的情况。特别是在个性化信息推荐领域中，对用户的行为数据进行整理，在根据用户的操作行为而生成用户与物品之间的交互关系矩阵时，通常存在某些用户操作行为过少，统计结果不稳定的情况。

发明内容

本发明就是鉴于上述问题而完成的，本发明其目的在于提供在当样本属性值的测量值较少的情况下利用白噪声进行补偿的方法，实现在样本属性值的测量值较少的情况下，获取稳定的样本属性值统计结果。

根据本发明的一种白噪声补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：计算样本空间中的各样本的属性向量的测量值的平均值作为所述属性向量的估计值；计算所有样本的所述属性向量的估计值的平均值；对于所述属性向量的测量值数目小于预定数目的样本，利用上述所有样本的所述属性向量的估计值的平均值作为样本的所述属性向量的测量值，将样本的所述属性向量的测量值数目补足至预定数目；重新计算被补足所述属性向量的测量值数目的样本的所述属性向量测量值的平均值作为估计值。

根据本发明的一种白噪声补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：计算样本空间中的各样本的属性向量的测量值的平均值作为所述属性向量的估计值；计算所有样本的所有所述属性向量的测量值的平均值；对于所述属性向量的测量值数目小于预定数目的样本，利用上述所有样本的所有所述属性向量的测量值的平均值作为样本的所述属性向量的测量值，将样本的所述属性向量的测量值数目补足至预定数目；重新计算被补足所述属性向量的测量值数目的样本的所述属性向量测量值的平均值作为估计值。

根据本发明的一种白噪声补偿装置，其特征在于，包括：各样本属性向量的估计值计算单元，计算样本空间中的各样本的属性向量的测量值的平均值作为所述属性向量的估计值；样本属性向量的平均值计算单元，计算所有样本的所述属性向量的估计值的平均值；白噪声补足单元，对于所述属性向量的测量值数目小于预定数目的样本，利用上述所有样本的所述属性向量的估计值的平均值作为样本的所述属性向量的测量值，将样本的所述属性向量的测量值数目补足至预定数目；补足白噪声样本属性向量的估计值计算单元，重新计算被补足所述属性向量的测量值数目的样本的所述属性向量测量值的平均值作为估计值。

根据本发明的一种白噪声补偿装置，其特征在于，包括：各样本属性向量的估计值计算单元，计算样本空间中的各样本的属性向量的测量值的平均值作为所述属性向量的估计值；所有样本属性向量的平均值计算单元，计算所有样本的所有所述属性向量的测量值的平均值；白噪声补足单元，对于所述属性向量的测量值数目小于预定数目的样本，利用上述所有样本的所有所述属性向量的测量值的平均值作为样本的所述属性向量的测量值，将样本的所述属性向量的测量值数目补足至预定数目；补足白噪声样本属性向量估计值计算单元，重新计算被补足所述属性向量的测量值数目的样本的所述属性向量测量值的平均值作为估计值。

根据本发明的白噪声补偿方法以及装置，即使在样本属性向量测量值数量较少的情况下也能够得到较好的统计效果，可应用于任何需要进行样本属性值统计的信息处理领域，有效解决了统计中稳定统计结果的问题。

附图说明

图1示出实施例1的白噪声补偿方法的流程图；

图2示出实施例1的另一白噪声补偿方法的流程图；

图3示出实施例2的白噪声补偿方法的流程图；

图4示出实施例2的另一白噪声补偿方法的流程图；

图5示出实施例3的白噪声补偿方法的流程图；

图6示出实施例3的另一白噪声补偿方法的流程图；

图7是示出白噪声补偿装置的框图；

图8是示出另一白噪声补偿装置的框图。

具体实施方式

本发明是针对样本空间的样本属性向量测量值数量较少的样本组较为准确地求出样本的属性向量估计值。

首先，计算各样本属性向量的估计值。利用已知样本的属性向量测量值，求取属性向量测量值的均值作为各样本的属性向量的估计值。

然后，根据各样本属性向量的估计值得到样本属性向量的估计值的均值。