基于PageRank和互信息的多标签分类器链算法

摘要

分类器链算法是解决多标签分类问题的一种有效方法.寻求分类器链中的标签合适顺序是该类算法的关键所在.单链模式中不恰当标签顺序严重影响分类性能，而采用随机多链方式带来的是算法复杂度徒增问题.针对上述问题，提出了一种基于PageRank和互信息的多标签分类器链算法.首先，探索标签和网页之间的共性，将标签之间的相似关系类比网页之间的链接；然后考虑全局相关性，利用互信息度量标签之间的相关性；最后，基于相关性信息，利用PageRank衡量网页重要性的思想对标签进行排序，形成分类器链.对来自不同领域的10个公开多标签数据集的实验结果表明，该算法能为分类器链找到合适的标签顺序，不仅提高了分类精度，而且降低了计算代价.

关键词

多标签分类 / 分类器链 / 网页排名 / 标签相关性 / 互信息