本文選題：復雜網(wǎng)絡　切入點：鏈接分類　出處：《計算機工程》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究基于復雜網(wǎng)絡特征的鏈接分類問題,針對原始特征噪聲信息多、冗余度大的現(xiàn)象,在RRelief F特征選擇算法的基礎上,提出一種改進的鏈接分類模型。從局部和全局2個維度構建與鏈接相關聯(lián)的特征信息,引入RRelief F算法對特征進行選擇并采用偏最小二乘法實現(xiàn)回歸分類。在人工數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明,該模型能篩選出具有判別性的特征,提高鏈接分類質量,為監(jiān)督學習的復雜網(wǎng)絡鏈接分類提供一種新思路。
[Abstract]:In this paper, the problem of link classification based on complex network features is studied. Aiming at the phenomenon that the original feature noise information is much and the redundancy is large, based on the RRelief F feature selection algorithm, An improved link classification model is proposed to construct the feature information associated with the link from two dimensions: local and global. RRelief F algorithm is introduced to select features and partial least square method is used to realize regression classification. The experimental results on artificial data sets and real data sets show that the model can screen discriminant features and improve the quality of link classification. It provides a new idea for the classification of complex network links in supervised learning.
【作者單位】： 廣東工貿職業(yè)技術學院計算機工程系;華南理工大學信息科學與技術學院;
【基金】：廣東省優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計劃項目(YQ2015177) 廣東省教育部產學研結合項目(2012B091100043) 廣東省科技計劃項目(2011B080701082)
【分類號】：O157.5

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3 周p，

本文編號：1638255