發(fā)布時間：2018-02-01 02:35

  本文關鍵詞： 社會網(wǎng)絡 智慧校園 啟發(fā)式規(guī)則 多標簽判斷 集成學習　出處：《計算機應用》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目前對于智慧校園中的家校溝通,缺乏一種衡量和參考的方法。針對智慧校園中特有的聊天特點即存在明顯的身份特征,提出了一種基于用戶身份特征的多標簽分類算法——Adaboost.ML。首先,新增加了啟發(fā)式規(guī)則;然后,引入Adaboost.MH算法,同時摒棄了把數(shù)據(jù)集進行分片的概念;最后,直接利用單條數(shù)據(jù)作為分析的焦點,減少了由于時間片邊緣帶來的誤差和推斷時間,綜合決策出聊天用戶之間的關聯(lián)關系。實驗結(jié)果表明,與基于規(guī)則的啟發(fā)式方法相比,所提算法在智慧校園數(shù)據(jù)集上的誤報率、漏報率分別降低了53%、66%,同時在微信數(shù)據(jù)集上也具有良好的分類效果。該算法已應用到智慧校園項目中,能夠迅速并準確地了解到家校溝通的情況。
[Abstract]:At present, there is a lack of a measure and reference method to communicate between home and school in the intelligent campus. In view of the unique chat characteristics in the intelligent campus, there are obvious identity characteristics. This paper proposes a multi-label classification algorithm based on user identity, Adaboost.ML.Firstly, a new heuristic rule is added. Then, the Adaboost.MH algorithm is introduced, and the concept of slicing the data set is abandoned. Finally, the single data is directly used as the focus of the analysis, which reduces the error and inference time brought by the edge of the time slice, and synthetically decides the relationship between chat users. The experimental results show that. Compared with the rule-based heuristic method, the false positive rate of the proposed algorithm on the intelligent campus data set, the false alarm rate is reduced by 53% or 66% respectively. At the same time, it has good classification effect on WeChat dataset. The algorithm has been applied to the intelligent campus project, and can quickly and accurately understand the situation of home-school communication.
【作者單位】： 湖南大學信息科學與工程學院;湖南大學可信系統(tǒng)與網(wǎng)絡實驗室;
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 0引言在社會信息化的大背景下,構(gòu)建“智慧型”校園,利用學校為主體的教育信息化推進過程,成為教育信息化的重要組成部分[1]。智慧校園中家校溝通模塊充分體現(xiàn)了學校與家長之間的互動和聯(lián)系,通過對溝通情況的分析能夠有效地反映用戶之間存在的本質(zhì)關聯(lián)。本文研究把聊天用戶之間

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本文編號：1480688