基于种子节点选择的网络环境下多标签分类算法研究

• 作者: 吴信东 李磊 赵银凤
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多标签分类 网络 种子节点 推理 社团
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2074-2080
• 页数: 7页
• 分类号: TP181|TP391
• 字数: 4290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.09.008

摘要

多标签分类在基因分类，药物发现和文本分类等实际问题中有着广泛的应用。已存在的多标签分类算法，通常都是从网络中随机的选取节点作为训练集。然而，在分类算法执行的过程中，网络中不同节点所起的作用不同。在给定训练集数目的情况下，选择的训练集不同，分类精度也会不同。所以我们引入了种子节点的概念，标签分类从种子节点开始，经过不断推理，得到网络中其他所有节点的标签。本文提出了SHDA（Nodes Selection of High Degree from Each Affiliation）算法，即从网络的每个社团中，按比例的选取度数较大的节点，然后将其合并，处理后得到种子节点。真实数据集上的实验表明，将种子节点用作训练集进行多标签分类，能够提升网络环境下多标签分类的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李磊	合肥工业大学计算机与信息学院	32	335	7.0	18.0
2	赵银凤	合肥工业大学计算机与信息学院	1	6	1.0	1.0