基于K近邻的众包数据分类算法

• 作者: 余浩 李佳烨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 众包数据 质量控制 K近邻投票 多数投票
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 973-976
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0736

摘要

针对众包数据处理中的质量控制问题,提出了一种加权K近邻投票分类方法.该方法不单单只是考虑了某个样例的标记来返回一个答案,而是通过综合考虑样例的近邻来得到更加准确的答案.同时对样例的近邻加以适当的权重来进一步提高算法的性能,并保持了传统多数投票分类的简单性.K近邻投票分类算法可以有效地解决缺乏标记的情况,通过对近邻加以权重可以解决不平衡标记造成的影响,从而使算法的泛化性更强.通过各种场景下的实验,结果表明加权K近邻投票分类方法取得了很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李佳烨	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	5	3	1.0	1.0
2	余浩	中南大学计算机学院	1	0	0.0	0.0