一种基于关联规则的MLKNN多标签分类算法

• 作者: 张珣 张迎春 杨岚雁 靳敏
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多标签分类 MLKNN 关联规则 高阶相关性
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘与人工智能
• 页码范围: 1309-1317
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 8123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.021

摘要

针对M LKNN算法仅对独立标签进行处理,忽略现实世界中标签之间相关性这一问题,提出了一种基于关联规则的MLKNN多标签分类算法(FP-MLKNN).该算法采用关联规则算法挖掘标签之间的高阶相关性,并用标签之间的关联规则改进MLKNN算法,以达到提升分类性能的目的.首先,使用M LKNN算法求样本的特征置信度;采用关联规则算法挖掘生成一系列强关联规则,进而将2种算法进行融合来构造多标签分类器,对新标签进行预测;在此基础上,将本文提出的算法与MLKNN、AdaBoost-M H和BPMLL这3种算法进行实验对比.实验结果表明,本文所提算法在yeast、emotions和enron数据集上的分类性能均优于这3种算法,具有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张迎春	北京工商大学信息网络中心	6	12	2.0	3.0
2	张珣	北京工商大学计算机与信息工程学院	14	74	4.0	8.0
3	靳敏	北京工商大学计算机与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
4	杨岚雁	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0