用于多标记学习的局部顺序分类器链算法

• 作者: 张化祥 计华 邱继钊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多标记学习 标记相关性 分类器链 K-近邻
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2606-2609
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.09.011

摘要

标记间的相关性在分类问题中具有重要作用,目前有研究将标记相关性引入多标记学习,通过分类器链的形式将标记结果引入属性空间,为学习其他标记提供有用信息.分类器链中标记的预测顺序具有随机性,分类结果存在着很大的不确定性与不稳定性,且容易造成错误信息的传播.为此充分考虑标记的局部分布特性,提出了一种局部顺序分类器链算法,解决分类器链中分类器顺序问题.实验表明,该算法性能优于其他常用多标记学习算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化祥	山东师范大学信息科学与工程学院	73	576	14.0	19.0
3	计华	山东师范大学信息科学与工程学院	18	118	6.0	10.0
9	邱继钊	山东师范大学信息科学与工程学院	2	8	1.0	2.0