一种基于标签相关性的多标签分类算法

• 作者: 周李威 朱玉全 王霄 陈耿
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多标签 标签相关性 kNN 二阶
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 2609-2612
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.09.011

摘要

针对基于概率统计的ML-kNN算法只能对每个独立的标签进行分析,忽略了真实世界中标签间的相关性,提出了一种联系标签相关性的ML-kNN算法(S-ML-kNN).该方法对训练集进行扩展,并按照标签间的二阶组合来构造新的标签,融合了标签之间的相关性.实验结果表明,S-ML-kNN算法优于ML-kNN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	王霄	江苏大学计算机科学与通信工程学院	148	1475	23.0	31.0
2	朱玉全	江苏大学计算机科学与通信工程学院	90	959	17.0	26.0
3	陈耿	南京审计学院信息科学学院	81	565	13.0	20.0
4	周李威	江苏大学计算机科学与通信工程学院	5	41	4.0	5.0