基于数据引力模型的改进多标签算法

• 作者: 孙谋 张诗尧 曾子维 程子为
• 来源期刊: 辽宁科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多标签分类 引力模型 标签相关性
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 202-208
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13988/j.ustl.2019.03.008

摘要

针对目前数据引力模型的多标签懒惰学习分类算法不能同时利用标签相关性以及数据质量的相互作用的问题,提出基于数据引力模型的改进多标签算法IMLDGM.首先,计算训练集中的每个样本数据的K个最近邻居样本,构成新的数据样本集;其次,根据新的数据样本集标签的分布情况计算交互引力系数IGC,同时为每个数据样本建立相关性矩阵来计算标签相关性关系,再计算出每个训练集样本数据的密度以及权重大小;最后计算粒子间的正、负引力大小来构建新的多标签分类模型.仿真实验结果表明,IMLDGM算法子集准确率SA与微平均F1值MF1评价指标均优于对比算法,汉明损失HL也较为明显的降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾子维	辽宁科技大学软件学院	22	48	3.0	5.0
2	张诗尧	辽宁科技大学软件学院	2	0	0.0	0.0
3	程子为	辽宁科技大学软件学院	2	0	0.0	0.0
4	孙谋	辽宁科技大学软件学院	1	0	0.0	0.0