基于類標(biāo)依賴性的多關(guān)系圖多類標(biāo)分類算法研究.pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，各種移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用已經(jīng)成為人們最重要的信息交互平臺(tái)，這些信息交互平臺(tái)將人們串聯(lián)成各種各樣的虛擬社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。多個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以通過節(jié)點(diǎn)或關(guān)系的映射而形成一個(gè)多關(guān)系社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，通?？梢杂枚嚓P(guān)系圖來表示。多關(guān)系圖中節(jié)點(diǎn)的多類標(biāo)分類在網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營(yíng)銷、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、社會(huì)化搜索等領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用價(jià)值。
　　在多類標(biāo)分類問題中，如何有效利用類標(biāo)依賴性信息對(duì)于提高分類算法的性能是至關(guān)重要的。在多關(guān)系圖的多類標(biāo)分類問題中，類標(biāo)依

2、賴性信息包括兩個(gè)方面：隱含在節(jié)點(diǎn)內(nèi)容屬性中的類標(biāo)依賴性和隱含于關(guān)系拓?fù)渲械念悩?biāo)依賴性。本文的研究重點(diǎn)是如何有效挖掘這兩種類標(biāo)依賴性信息，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出有針對(duì)性的多類標(biāo)分類算法。
　　基于內(nèi)容屬性類標(biāo)依賴性的思想，本文利用類標(biāo)共現(xiàn)信息來計(jì)算類標(biāo)依賴性，并據(jù)此提出了一種基于內(nèi)容屬性類標(biāo)依賴性的多關(guān)系圖多類標(biāo)分類算法(MRML-C)。該算法結(jié)合了類標(biāo)空間聚類劃分策略，有效地將多類標(biāo)分類問題分解為多個(gè)規(guī)?？s小的子問題，降低了算法復(fù)雜度

3、。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明利用類標(biāo)依賴性進(jìn)行類標(biāo)空間劃分的策略有效的解決了類標(biāo)爆炸的問題，并且MRML-C在大多數(shù)的數(shù)據(jù)集上都表現(xiàn)出了較好的分類性能。
　　基于關(guān)系拓?fù)漕悩?biāo)依賴性的思想，本文利用類標(biāo)共現(xiàn)信息和關(guān)系拓?fù)湫畔⒐餐?jì)算類標(biāo)依賴性，并據(jù)此提出了一種基于關(guān)系拓?fù)漕悩?biāo)依賴性的多關(guān)系圖多類標(biāo)分類算法(MRML-R)，該算法首先會(huì)對(duì)類標(biāo)空間進(jìn)行聚類劃分，然而采用問題轉(zhuǎn)化算法將各個(gè)多類標(biāo)分類子問題轉(zhuǎn)化成單類標(biāo)分類問題，在訓(xùn)練模型的過程中采用