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题名基于用户身份特征的多标签分类算法
被引量：6
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作者
郑晓雪
张大方
刁祖龙
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机构
湖南大学信息科学与工程学院
湖南大学可信系统与网络实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第6期1697-1701,共5页
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文摘
目前对于智慧校园中的家校沟通,缺乏一种衡量和参考的方法。针对智慧校园中特有的聊天特点即存在明显的身份特征,提出了一种基于用户身份特征的多标签分类算法——Adaboost.ML。首先,新增加了启发式规则;然后,引入Adaboost.MH算法,同时摒弃了把数据集进行分片的概念;最后,直接利用单条数据作为分析的焦点,减少了由于时间片边缘带来的误差和推断时间,综合决策出聊天用户之间的关联关系。实验结果表明,与基于规则的启发式方法相比,所提算法在智慧校园数据集上的误报率、漏报率分别降低了53%、66%,同时在微信数据集上也具有良好的分类效果。该算法已应用到智慧校园项目中,能够迅速并准确地了解到家校沟通的情况。
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关键词
社会网络
智慧校园
启发式规则
多标签判断
集成学习
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Keywords
social network
smart campus
heuristic rule
multi-label judgment
ensemble learning
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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