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题名基于层次标签的机器学习流程组装
被引量：1
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作者
陈艳
陈佳晴
陈星
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机构
福州大学数学与计算机科学学院
福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S01期306-312,共7页
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基金
福建省引导性项目(2018H0017)
中央引导地方科技发展专项(2019L3002)。
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文摘
随着机器学习的兴起,算子数目飞速增长,组装算子需要搜索的解空间增大,流程组装时间指数倍增长,如何降低搜索解空间,从而降低组装时间,实现支持适应用户功能性需求的机器学习流程组装成为当前研究的热点。文中提出了一种基于层次标签、支持机器学习领域的流程组装方法。首先,从算子语义中提取标签,根据标签包含语义范围确定层次标签模型;其次,根据机器学习领域发现标签关系,确立领域组装模型,按照用户确定的功能性需求,确定最终领域标签模型;最后领域内算子与标签语义绑定,确定领域内算子关系模型,根据组装规则组装算子,形成满足用户功能性需求的全部算子流程。最后给出了支持该方法的实例,用以说明该方法的可行性;提出结果验证标准,用以说明结果的正确性与完整性。
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关键词
服务组装
机器学习流程
语义网
层次标签
领域特性
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Keywords
Services composition
Machine learning process
Semantic Web
Hierarchical label
Domain feature
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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