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一种基于朴素贝叶斯的校准标签排序方法
被引量：
2
1
作者
张其龙
邓维斌
+2 位作者
胡峰
瞿原
胡宗容
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期65-74,共10页
传统的校准标签排序算法(calibrated label ranking,CLR)利用成对标签关联进行转化来预测结果.该算法的校准是在二元关系算法(binary relevance,BR)基础上进行比较产生结果,其预测对BR产生结果具有一定的依赖性,因此该算法在预测某些数...
传统的校准标签排序算法(calibrated label ranking,CLR)利用成对标签关联进行转化来预测结果.该算法的校准是在二元关系算法(binary relevance,BR)基础上进行比较产生结果,其预测对BR产生结果具有一定的依赖性,因此该算法在预测某些数据集时具有一定的局限性.为了更好地区分标签的相关性和不相关性,提出了一种用于标签边界域的校准方法,对处于相关性标签和不相关性标签的边界部分采用贝叶斯概率进一步校正,从而提高边界域部分分类的准确性.基于朴素贝叶斯校准的标签排序方法(calibrated lable ranking method based on naive bayes,NBCLRM)与校准标签排序等7种传统的方法进行对比,实验结果表明,本文提出的算法不仅可以根据需求修改阈值ε和μ来调节预测结果,而且能够有效地提升传统多标签学习方法的性能.
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关键词
数据挖掘
朴素贝叶斯
校准标签排序算法
多
标签
学习
算法
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职称材料
题名
一种基于朴素贝叶斯的校准标签排序方法
被引量：
2
1
作者
张其龙
邓维斌
胡峰
瞿原
胡宗容
机构
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期65-74,共10页
基金
国家自然科学基金(61473001
71071045
71131002)资助
文摘
传统的校准标签排序算法(calibrated label ranking,CLR)利用成对标签关联进行转化来预测结果.该算法的校准是在二元关系算法(binary relevance,BR)基础上进行比较产生结果,其预测对BR产生结果具有一定的依赖性,因此该算法在预测某些数据集时具有一定的局限性.为了更好地区分标签的相关性和不相关性,提出了一种用于标签边界域的校准方法,对处于相关性标签和不相关性标签的边界部分采用贝叶斯概率进一步校正,从而提高边界域部分分类的准确性.基于朴素贝叶斯校准的标签排序方法(calibrated lable ranking method based on naive bayes,NBCLRM)与校准标签排序等7种传统的方法进行对比,实验结果表明,本文提出的算法不仅可以根据需求修改阈值ε和μ来调节预测结果,而且能够有效地提升传统多标签学习方法的性能.
关键词
数据挖掘
朴素贝叶斯
校准标签排序算法
多
标签
学习
算法
Keywords
data mining
Naive Bayes
calibrated label ranking
multi-label learning algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于朴素贝叶斯的校准标签排序方法
张其龙
邓维斌
胡峰
瞿原
胡宗容
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
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参考文献
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