面向用户观点分析的多分类器集成和优化技术

• 作者: 周傲英 朱涛 林煜明 王晓玲
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 观点分析 集成学习 分类准确度 多样性 近似算法
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 社交媒体数据分析
• 页码范围: 1650-1658
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7447字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2013.01650

摘要

网络上用户生成的数据(User-Generated Data)富含用户的观点(情感),自动识别这些用户观点对很多的Web应用具有重要的作用,例如推荐系统和电子商务/政务智能系统等.但用户的观点表达通常与领域是相关的,因此对于不同的分析领域,用户难以选择到效果最好的分类器.文中针对用户观点分析问题设计了一个三阶段的多分类器集成框架,在此框架下用户只需指定可用的分类器,系统将自动选择一组最优的分类器组合,将它们的预测结果整合为最终分类结果,同时能够保证分类效果优越于最好的单分类器.针对分类器组的选择过程中面临的组合爆炸问题,文中在考虑分类器的准确度和多样性的基础上,设计了一个贪心算法选择成员分类器,并证明该算法是2-近似的.最后,在不同领域的真实数据集上进行了充分的实验,实验结果验证了文中提出的框架和算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周傲英	华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室	68	2290	20.0	47.0
2	王晓玲	华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室	28	695	11.0	26.0
3	朱涛	华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室	5	47	3.0	5.0
4	林煜明	华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室	2	15	1.0	2.0