基于相似领域共享特征的分类学习模型

• 作者: 刘业政 叶俊杰 徐俊芬
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分类 相似领域 上下文 共享特征 特征迁移学习
• 年，卷（期）: 2014,（17）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 5631字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1210-0141

摘要

传统上下文在分类研究中通常存在失真和有效性等问题。引入研究对象领域的相似领域作为上下文，借助迁移学习理论，使用结构化相似性学习方法构建研究对象领域和其相似领域间的低维共享特征，提出一种基于相似领域共享特征的分类学习模型。实验以QQ空间的个性化设置数据作为上下文，对用户电子商务网站页面的风格偏好进行分类，验证了所提模型的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘业政	合肥工业大学管理学院	137	1793	20.0	34.0
5	叶俊杰	合肥工业大学管理学院	5	32	3.0	5.0
7	徐俊芬	合肥工业大学管理学院	2	5	2.0	2.0