基于PageRank和互信息的多标签分类器链算法

丁家满, 李欣宇, 贾连印, 胡爽, 王红斌

昆明理工大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 49 ›› Issue (03) : 103 -115.

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昆明理工大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 49 ›› Issue (03) : 103 -115. DOI: 10.16112/j.cnki.53-1223/n.2024.03.232

基于PageRank和互信息的多标签分类器链算法

    丁家满, 李欣宇, 贾连印, 胡爽, 王红斌
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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

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基于PageRank和互信息的多标签分类器链算法[J]. 昆明理工大学学报(自然科学版), 2024, 49(03): 103-115 DOI:10.16112/j.cnki.53-1223/n.2024.03.232

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