基于RReliefF特征选择算法的复杂网络链接分类

• 作者: 伍杰华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 链接分类 关系分类 特征选择 偏最小二乘法
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 208-214
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.08.035

摘要

研究基于复杂网络特征的链接分类问题,针对原始特征噪声信息多、冗余度大的现象,在RReliefF特征选择算法的基础上,提出一种改进的链接分类模型.从局部和全局2个维度构建与链接相关联的特征信息,引入RReliefF算法对特征进行选择并采用偏最小二乘法实现回归分类.在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,该模型能筛选出具有判别性的特征,提高链接分类质量,为监督学习的复杂网络链接分类提供一种新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伍杰华	广东工贸职业技术学院计算机工程系	22	57	4.0	6.0