基于引力模型的类属属性多标签分类算法  被引量:1

Gravitation model based multi-label classification algorithm with label-specific features

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作  者:陈永波 李巧勤[1] 刘勇国 CHEN Yong-bo;LI Qiao-qin;LIU Yong-guo(School of Information and Software Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 610054,China)

机构地区:[1]电子科技大学信息与软件工程学院,四川成都610054

出  处:《计算机工程与设计》2022年第6期1637-1643,共7页Computer Engineering and Design

基  金:国家重点研发计划基金项目(2017YFC1703905);国家自然科学基金项目(81803851);四川省重点研发计划基金项目(2020YFS0372、2021YJ0184、2021YFS0152)。

摘  要:为解决基于类属属性的多标签分类算法(multi-label classification with label specific features,LIFT),在类属属性构造过程中未考虑数据间的相互作用且未利用近邻集合的特征和标签信息的问题,提出基于引力模型的类属属性多标签分类算法G-GMLIFT(global-gravitation model based label specific features)和L-GMLIFT(local-gravitation model based label specific features)。结合引力模型,利用近邻集合的特征和标签信息,构成基于相互作用的类属属性空间,度量数据间的相互作用。仿真结果表明,与现有方法相比,所提算法具有较好的分类性能。To deal with that multi-label classification algorithm with label-specific features(LIFT)ignores the interaction among data and did not consider the feature and label information of the neighboring set in the process of label-specific feature construction,global-gravitation model based label specific features(G-GMLIFT)and local-gravitation model based label specific features(L-GMLIFT)were proposed.Combined with gravitation model,the feature and label information of the neighboring set were used to build the label-specific feature space,and measure the interaction among data.Experimental results indicate that the proposed algorithm has better classification performance than existing methods.

关 键 词:多标签分类 类属属性 引力模型 近邻密度 近邻权重 

分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

参考文献:

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