多阶邻居的网络环境下多标签分类算法

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摘 　要 ： 　随 着 标 签 分 类 应 用 的 增 长 ， 社 交 网 络 环 境 下 多 标 签 分 类 已 成 为 一 个 重 要 的 数 据 挖 掘 研 究 领 域 ． 关 系 分
类 模 型 基 于 一 阶 邻 居 做 标 签 分 类 ， 其 性 能 优 于 传 统 的 多 标 签 分 类 器 ． 但 现 有 的 关 系 分 类 模 型 也 存 在 问 题 ： 第 一 ， 仅 利 用
* t$ i1 [* ~) g" p: [& W一 阶 邻 居 做 分 类 ， 未 能 充 分 使 用 邻 居 信 息 ． 第 二 ， 网 络 数 据 通 常 包 含 大 量 不 连 通 的 孤 立 部 分 ， 其 标 签 无 法 利 用 现 有 的 关
3 _# f) P3 C' l$ d. k, T# n系 分 类 模 型 分 类 ． 考 虑 基 于 共 引 规 则 为 非 孤 立 节 点 挖 掘 二 阶 邻 居 和 基 于 节 点 特 征 向 量 相 似 度 为 孤 立 节 点 挖 掘 高 阶 邻
居 ， 本 文 提 出 一 种 新 的 基 于 多 阶 邻 居 的 网 络 数 据 多 标 签 分 类 算 法 ， 称 为 ＭＯＲＮ 算 法 ． 在 多 个 真 实 数 据 集 上 将 ＭＯＲＮ 与
* j$ R& ^7 H& C$ H现 有 的 关 系 分 类 模 型 作 对 比 ， 实 验 表 明 ， ＭＯＲＮ 算 法 能 够 学 习 到 更 多 节 点 的 标 签 且 精 度 优 于 传 统 关 系 分 类 方 法 ．
关 键 词 ： 　社 交 网 络 ； 关 系 学 习 ； 多 标 签 分 类
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2021-7-9 09:34 上传

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