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基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究被引量：12: 1; 作者崔良中郭福亮宋建新《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期7-10,共4页; 针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多... 展开更多; 关键词 Map/Reduce并行编程模型数据分类算法贝叶斯算法海量数据处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用最近邻信息快速分类多标签数据被引量：3: 2; 作者乔健田庆《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期138-140,190,共4页; 为克服ML-KNN在分类效率方面的局限性,提出了一种基于KNN的快速多标签数据分类算法FKMC,利用待分类实例的k个最近邻的局部信息进行排序分类。从已分类数据实例集中选择待分类数据实例的k个最近邻;根据每个最近邻拥有的标签数和每个标签... 展开更多; 关键词最近邻快速分类多标签数据快速多标签数据分类算法(FKMC); 在线阅读下载PDF 职称材料

面向大数据的数据处理与分析算法综述被引量：30: 3; 作者周宇曹英楠王永超《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期664-676,共13页; 大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方... 展开更多; 关键词大数据分类算法大数据聚类算法大数据关联规则挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种处理较大规模数据分类的支持向量机: 4; 作者徐健陈光喜《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期165-167,共3页; 对支持向量分类机中的一些基本方法作出详细地介绍,并进一步研究了方法的求解与改进。并通过对标准支持向量机的改造考虑了一种改进的方法,并进行相关的理论分析,通过数据实验验证了这种方法比传统的分类机在运算速度上有提高,特别是在... 展开更多; 关键词支持向量机数据分类算法大规模数据集运算速度; 在线阅读下载PDF 职称材料

不平衡数据分类研究综述被引量：51: 5; 作者赵楠张小芳张利军《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期22-27,57,共7页; 在很多应用领域中,数据的类别分布不平衡,如何对其正确分类是数据挖掘和机器学习领域中的研究热点。经典的数据分类算法未考虑数据类别的不平衡性,认为类别之间的误分类代价相同,导致不平衡数据分类的效果不理想。针对数据分类的各个步... 展开更多; 关键词不平衡数据分类不平衡数据的特征选择不平衡分类评估数据分布调整不平衡数据分类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

应用潜在分类泊松回归模型及EM算法研究网络购物使用次数被引量：5: 6; 作者王芯吕晓玲《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第1期7-9,共3页; 随着网络的兴起,网上购物在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。网上购物以其方便快捷等特点吸引了很多购物者,但是也有一些人质疑网上购物安全性、不可触摸性等问题。什么因素影响人们对网络购物的选择?人们由于对网络购物的态度取... 展开更多; 关键词网上购物影响因素潜在分类泊松回归模型EM算法陈述偏好数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

应用于不平衡多分类问题的损失平衡函数被引量：13: 7; 作者黄庆康宋恺涛陆建峰《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期953-958,共6页; 传统分类算法一般要求数据集类别分布平衡,然而在实际情况中往往面临的是不平衡的类别分布。目前存在的数据层面和模型层面算法试图从不同角度解决该问题,但面临着参数选择以及重复采样产生的额外计算等问题。针对此问题,提出了一种在... 展开更多; 关键词不平衡学习不平衡数据分类多分类不平衡损失平衡不平衡数据分类算法不平衡数据集 F1调和平均卷积神经网络深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究被引量：12: 1; 作者崔良中郭福亮宋建新; 机构海军工程大学电子工程学院海军参谋部规划和编制局; 出处《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期7-10,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61701517) 2017年度海军教育理论研究资助项目; 文摘针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。; 关键词 Map/Reduce并行编程模型数据分类算法贝叶斯算法海量数据处理; Keywords Map/Reduce parallel programming model data classification algorithm Bayesian algorithm mass data processing; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用最近邻信息快速分类多标签数据被引量：3: 2; 作者乔健田庆; 机构西北工业大学管理学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期138-140,190,共4页; 基金教育部人文社科基金(No.09YJAZH072); 文摘为克服ML-KNN在分类效率方面的局限性,提出了一种基于KNN的快速多标签数据分类算法FKMC,利用待分类实例的k个最近邻的局部信息进行排序分类。从已分类数据实例集中选择待分类数据实例的k个最近邻;根据每个最近邻拥有的标签数和每个标签归属的最近邻数对待分类实例进行排序分类。仿真结果表明,最近邻的选择方法对分类器性能有显著的影响;在分类效果上FKMC与ML-KNN相当,有时甚至优于后者;而在分类效率上FKMC则显著优于ML-KNN。; 关键词最近邻快速分类多标签数据快速多标签数据分类算法(FKMC); Keywords nearest neighbors fast classifying multi-label data Fast K-nearest neighbors based Multi-label Categorization（FKMC）; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向大数据的数据处理与分析算法综述被引量：30: 3; 作者周宇曹英楠王永超; 机构南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院; 出处《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期664-676,共13页; 基金国家自然科学基金(61972197)资助项目江苏省自然科学基金(BK20201292)资助项目青蓝工程资助项目。; 文摘大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。; 关键词大数据分类算法大数据聚类算法大数据关联规则挖掘; Keywords big data classification algorithms big data clustering algorithms big data association rule mining; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种处理较大规模数据分类的支持向量机: 4; 作者徐健陈光喜; 机构桂林电子科技大学数学与计算科学学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期165-167,共3页; 基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.10501009 No.10661005) 广西省教育厅基金资助。; 文摘对支持向量分类机中的一些基本方法作出详细地介绍,并进一步研究了方法的求解与改进。并通过对标准支持向量机的改造考虑了一种改进的方法,并进行相关的理论分析,通过数据实验验证了这种方法比传统的分类机在运算速度上有提高,特别是在处理较大规模的数据集时运算时间的效果更明显。; 关键词支持向量机数据分类算法大规模数据集运算速度; Keywords SVM data classification algorithm large-scale data set speed of calculus; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不平衡数据分类研究综述被引量：51: 5; 作者赵楠张小芳张利军; 机构西北工业大学计算机学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期22-27,57,共7页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金(3102015JSJ0004) 国家高技术研究发展计划(863)项目(2015AA015307) 国家自然科学基金(61402370)资助; 文摘在很多应用领域中,数据的类别分布不平衡,如何对其正确分类是数据挖掘和机器学习领域中的研究热点。经典的数据分类算法未考虑数据类别的不平衡性,认为类别之间的误分类代价相同,导致不平衡数据分类的效果不理想。针对数据分类的各个步骤,相继提出了不同的不平衡数据分类处理方法。对多年来的相关研究成果进行归类分析,从特征选择、数据分布调整、分类算法、分类结果评估等几个方面系统地介绍了相关方法,并探讨了进一步的探索方向。; 关键词不平衡数据分类不平衡数据的特征选择不平衡分类评估数据分布调整不平衡数据分类算法; Keywords Imbalanced data classification Feature selection for imbalanced data lmbalanced classification assessment Adjustment of data distribution Classification algorithm for imbalanced data; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用潜在分类泊松回归模型及EM算法研究网络购物使用次数被引量：5: 6; 作者王芯吕晓玲; 机构中国人民大学统计学院中国人民大学中国调查与数据中心; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第1期7-9,共3页; 基金中国人民大学科研资助项目(2009030007); 文摘随着网络的兴起,网上购物在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。网上购物以其方便快捷等特点吸引了很多购物者,但是也有一些人质疑网上购物安全性、不可触摸性等问题。什么因素影响人们对网络购物的选择?人们由于对网络购物的态度取向不同可分为多少潜在的类别?文章应用潜在分类泊松回归模型及EM算法分析大学生网上购物的陈述偏好数据,回答了以上两个问题,得到了十分有意义的结果。; 关键词网上购物影响因素潜在分类泊松回归模型EM算法陈述偏好数据; 分类号 O211 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用于不平衡多分类问题的损失平衡函数被引量：13: 7; 作者黄庆康宋恺涛陆建峰; 机构南京理工大学计算机科学与工程学院; 出处《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期953-958,共6页; 文摘传统分类算法一般要求数据集类别分布平衡,然而在实际情况中往往面临的是不平衡的类别分布。目前存在的数据层面和模型层面算法试图从不同角度解决该问题,但面临着参数选择以及重复采样产生的额外计算等问题。针对此问题,提出了一种在小批量内样本损失自适应均衡化的方法。该算法采用了一种动态学习损失函数的方式,根据小批量内样本标签信息调整各样本损失权重,从而实现在小批量内各类别样本总损失的平衡性。通过在caltech101和ILSVRC2014数据集上的实验表明,该算法能够有效地减少计算成本并提高分类精度,且一定程度上避免了过采样方法所带来的模型过拟合风险。; 关键词不平衡学习不平衡数据分类多分类不平衡损失平衡不平衡数据分类算法不平衡数据集 F1调和平均卷积神经网络深度学习; Keywords imbalanced learning imbalanced data classification imbalanced multi-classification loss balance classificationalgorithm for imbalanced data imbalanced dataset F1 measure convolutional neural networks deep learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究	崔良中郭福亮宋建新	《海军工程大学学报》 CAS 北大核心	2019	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	利用最近邻信息快速分类多标签数据	乔健田庆	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向大数据的数据处理与分析算法综述	周宇曹英楠王永超	《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	30	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种处理较大规模数据分类的支持向量机	徐健陈光喜	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	不平衡数据分类研究综述	赵楠张小芳张利军	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2018	51	在线阅读下载PDF 职称材料
6	应用潜在分类泊松回归模型及EM算法研究网络购物使用次数	王芯吕晓玲	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2011	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	应用于不平衡多分类问题的损失平衡函数	黄庆康宋恺涛陆建峰	《智能系统学报》 CSCD 北大核心	2019	13	在线阅读下载PDF 职称材料