基于多标签机器学习的环境适老化改造应用研究

• 作者: 崔震 李鹏 陈文 韩涵 鲁卫华
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: 适老化改造 校准标签排序 多标签k近邻
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 135-137,146
• 页数: 4页
• 字数: 2798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6944.2018.07.059

摘要

针对环境适老化改造推荐方案中改造项具有先后顺序的情形,将校准标签排序与多标签k近邻算法相结合,提出适于适老化改造推荐的多标签学习算法.首先引入校准标签约束不相关项,文章将多标签排序问题进行转化为标签成对比较的多分类问题,然后利用ML-kNN进行多标签分类,最后重构标签对关系矩阵,取统计票数大于校准标签的标签项为相关标签并根据票数进行排序.通过实际老人数据集进行测试,与传统的成对比较排序法与校准标签法进行比较,结果表明校准标签排序与多标签k近邻算法相结合汉明损失更小,平均精度更高,且保持较低的错误率,更适合于适老化改造方案推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏	中国电子工程设计院有限公司健康与养老研究所	50	73	5.0	6.0
2	韩涵	中国电子工程设计院有限公司健康与养老研究所	4	8	2.0	2.0
3	陈文	中国电子工程设计院有限公司健康与养老研究所	3	3	1.0	1.0
4	鲁卫华	中国电子工程设计院有限公司健康与养老研究所	3	3	1.0	1.0
5	崔震	中国电子工程设计院有限公司健康与养老研究所	2	3	1.0	1.0